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系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來(lái)自:百科
圖質(zhì)量等功能。 內(nèi)容審核服務(wù)提供圖文視頻內(nèi)容檢測(cè),覆蓋涉黃、廣告、涉暴等多種違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)容審核,以及檢測(cè)圖像清晰度和構(gòu)圖質(zhì)量等功能。 內(nèi)容審核的應(yīng)用場(chǎng)景 經(jīng)典應(yīng)用場(chǎng)景 不合規(guī)內(nèi)容檢測(cè) 不合規(guī)內(nèi)容檢測(cè) 不合規(guī)內(nèi)容的識(shí)別和處理是UGC類網(wǎng)站內(nèi)容審核的重點(diǎn)工作,基于內(nèi)容檢測(cè),可以識(shí)別并來(lái)自:專題
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務(wù)效率。 目前內(nèi)容審核包括內(nèi)容審核-圖像、內(nèi)容審核-文本、內(nèi)容審核-視頻。提供了清晰度檢測(cè)、扭曲校正、文本內(nèi)容檢測(cè)、圖像內(nèi)容檢測(cè)和 視頻審核 服務(wù)。 內(nèi)容審核-圖像 圖像內(nèi)容審核,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黃內(nèi)容等,幫助業(yè)務(wù)規(guī)避違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。來(lái)自:百科
式獲取內(nèi)容提供服務(wù)。 (3)實(shí)時(shí)回源 實(shí)時(shí)回源 (未注入〉是指源站在內(nèi)容發(fā)布之前不向CDN注入內(nèi)容,但當(dāng)用戶內(nèi)容訪問(wèn)請(qǐng)求時(shí),CDN實(shí)時(shí)地從源站拉取內(nèi)容。 內(nèi)容回源是指對(duì)于非托管模式的內(nèi)容接入,當(dāng)CDN收到業(yè)務(wù)系統(tǒng)內(nèi)容預(yù)注入指令或用戶內(nèi)容服務(wù)請(qǐng)求而本地沒(méi)有內(nèi)容時(shí),向內(nèi)容源請(qǐng)求并獲取內(nèi)容接入CDN的行為。來(lái)自:百科
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