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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) 如何實(shí)現(xiàn)對(duì)象名映射 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)如何實(shí)現(xiàn)對(duì)象名映射 時(shí)間：2020-08-31 15:15:37 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)（ Data Replication Service ，簡(jiǎn)稱DRS）是一種易用、穩(wěn)定、高效、用于數(shù)據(jù)庫(kù)在線遷移和數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)同步的云服務(wù)來(lái)自：百科
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阿帕物流數(shù)字化產(chǎn)品為鐵路運(yùn)輸管理、船運(yùn)管理等相關(guān)用戶提供鐵路票據(jù)信息接口管理、船運(yùn)信息接口管理等，實(shí)現(xiàn)企業(yè)物流運(yùn)輸?shù)脑谕究梢暬芾怼?阿帕物流數(shù)字化產(chǎn)品為鐵路運(yùn)輸管理、船運(yùn)管理等相關(guān)用戶提供鐵路票據(jù)信息接口管理、船運(yùn)信息接口管理等，實(shí)現(xiàn)企業(yè)物流運(yùn)輸?shù)脑谕究梢暬芾怼?Sarpa 數(shù)字供應(yīng)鏈開放平臺(tái)立即購(gòu)買 免費(fèi)試用來(lái)自：專題KeyDB是Redis的高性能分支，專注于多線程、內(nèi)存效率和高吞吐量，首次實(shí)現(xiàn)了Redis真正的“多線程”，且對(duì)Redis100%兼容。 KeyDB將Redis原來(lái)的主線程拆分成了多個(gè)worker線程。每個(gè)worker線程都負(fù)責(zé)監(jiān)聽端口，accept請(qǐng)求，讀取數(shù)據(jù)和解析協(xié)議，是“真正的多線程”。 KeyDB來(lái)自：專題
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上顯示該圖片。 如何提高 通用文字識(shí)別 精度 盡量使用文字清晰度高、無(wú)反光的圖片。進(jìn)行圖片采集時(shí)，盡量提高待識(shí)別文字區(qū)域占比，減少無(wú)關(guān)背景占比，保持圖片內(nèi)文字清晰人眼可辨認(rèn)。若圖片有旋轉(zhuǎn)角度，算法支持自動(dòng)修正，建議圖片不要過(guò)度傾斜。 如何提高通用文字識(shí)別速度 識(shí)別速度與圖片大小有關(guān)，來(lái)自：專題![]()
華為云U CS 如何實(shí)現(xiàn)多云多集群管理？ 華為云UCS如何實(shí)現(xiàn)多云多集群管理？ 華為云UCS是一個(gè)分布式集群的統(tǒng)一管理平臺(tái)，在CNCF首個(gè)多云容器編排項(xiàng)目Karmada的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了云原生應(yīng)用跨云跨地域統(tǒng)一協(xié)同治理，支持華為云基礎(chǔ)設(shè)施（CCE集群、CCE Turbo集群）、伙伴云基來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 通過(guò)鯤鵬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)Java代碼遷移 通過(guò)鯤鵬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)Java代碼遷移 時(shí)間：2020-12-01 16:27:08 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶使用鯤鵬分析掃描工具識(shí)別java軟件中的依賴庫(kù)，并在鯤鵬平臺(tái)完成java代碼的編譯遷移。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)，您將能夠：來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 華為云Stack 如何實(shí)現(xiàn)高效建云 華為云Stack如何實(shí)現(xiàn)高效建云 時(shí)間：2023-01-17 16:46:20 云計(jì)算 混合云 華為云Stack通過(guò)高內(nèi)聚低耦合的積木式架構(gòu)、簡(jiǎn)單易用的自動(dòng)化交付平臺(tái)、傻瓜式自動(dòng)化端到端驗(yàn)收以及標(biāo)準(zhǔn)化模型沉淀實(shí)現(xiàn)高效建云，把全棧云平臺(tái)大批量低成本復(fù)制到數(shù)據(jù)中心。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 時(shí)間：2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 利用GCC插件實(shí)現(xiàn)代碼分析和安全審計(jì) 利用GCC插件實(shí)現(xiàn)代碼分析和安全審計(jì) 時(shí)間：2021-12-06 10:54:51 【摘要】 如何利用GCC的插件功能，輔助安全分析人員實(shí)現(xiàn)對(duì)程序的安全審計(jì)、漏洞檢測(cè)、安全加固等自動(dòng)化處理能力，提升分析效率和精準(zhǔn)度 GCC來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用Python爬蟲抓取圖片和文字實(shí)驗(yàn) 使用Python爬蟲抓取圖片和文字實(shí)驗(yàn) 時(shí)間：2020-12-01 14:30:34 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉 華為云產(chǎn)品 購(gòu)買及部署操作，并利用華為云服務(wù)部署Python爬蟲。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 了解華為云產(chǎn)來(lái)自：百科![]()
內(nèi)（具體請(qǐng)以各個(gè)服務(wù)API文檔為準(zhǔn)）。 文字識(shí)別如何提高識(shí)別速度？ 識(shí)別速度與圖片大小有關(guān)，圖片大小會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、圖片base64解碼等處理過(guò)程的時(shí)間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當(dāng)壓縮圖片的大小，以便降低圖片識(shí)別時(shí)間。推薦上傳JPG圖片格式。根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，一般建議證件類的小圖(文字少)在1M來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB 助力華為消費(fèi)者云實(shí)現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) GaussDB助力華為消費(fèi)者云實(shí)現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) 時(shí)間：2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 業(yè)務(wù)訴求和挑戰(zhàn)： 華為消費(fèi)者云大數(shù)據(jù)平臺(tái)，集中存儲(chǔ)和管理業(yè)務(wù)側(cè)數(shù)據(jù)，采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫(kù)混搭架構(gòu)，面臨如下挑戰(zhàn)：來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)，您將能夠： ① 使用ModelArts Notebook編寫Python代碼；來(lái)自：百科![]()
功能特性 視頻拖拽:背景信息 控制臺(tái)上視頻流不能預(yù)覽播放怎么處理？ 基礎(chǔ)平面地圖:輪播視頻 創(chuàng)建媒體:圖表類型與說(shuō)明 如何保護(hù)點(diǎn)播音視頻的版權(quán)，防止非法盜播？ 如何實(shí)現(xiàn)播放秒開？ 通過(guò)HLS加密防止視頻泄露:實(shí)現(xiàn)原理 制作媒體:圖表類型與說(shuō)明 使用前必讀:概述 視頻:配置 為什么上傳音視頻后，無(wú)法獲取到音視頻的時(shí)長(zhǎng)？來(lái)自：百科![]()
息獲取的方式從原來(lái)的文字、圖片已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐曨l的方式傳遞。 為了幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的快速增長(zhǎng)，視音頻媒體內(nèi)容在多種渠道的快速發(fā)布 視頻點(diǎn)播 是針對(duì)海量多媒體數(shù)據(jù)，提供云端音視頻點(diǎn)播服務(wù)，借助云計(jì)算服務(wù)的彈性伸縮特性，滿足點(diǎn)播業(yè)務(wù)需求，降低成本的同時(shí)，加速實(shí)現(xiàn)企業(yè)的創(chuàng)新和增長(zhǎng)。 在線視頻點(diǎn)播發(fā)展業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)手段 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)手段 時(shí)間：2021-05-28 10:18:34 鯤鵬 云計(jì)算 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化包含BIOS配置、NUMA親和性、CPU綁核、網(wǎng)卡中斷親和性等手段。具體見下表。 文中課程來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 三副本技術(shù)怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 三副本技術(shù)怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 時(shí)間：2020-08-25 15:09:48 存儲(chǔ)系統(tǒng)的每個(gè)物理磁盤上都保存了多個(gè)數(shù)據(jù)塊，這些數(shù)據(jù)塊的副本按照一定的策略分散存儲(chǔ)在集群中的不同節(jié)點(diǎn)上。當(dāng)存儲(chǔ)系統(tǒng)檢測(cè)到硬件（服務(wù)器或者物理磁盤）來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云上 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 時(shí)間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 客戶痛點(diǎn)： 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長(zhǎng)，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無(wú)法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析；來(lái)自：百科
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