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的圖片進行學習。對于不成功的圖片，我們進一步使用OCR。OCR能夠識別出圖像中的文字內容及其位置。結合第一階段的目標識別模型進行結果融合，可以得到更為精確的可點擊區(qū)域結果，并且這個時候的融合方案已經(jīng)初步可以使用了。隨著數(shù)據(jù)集的積累，目標檢測模型的檢測結果也變得更精確。最終能夠只使用目標識別方案。來自：百科![]()
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動態(tài)查詢的需求，利用兼容MongoDB的map-reduce聚合框架進行多維度的數(shù)據(jù)分析。優(yōu)勢：1.寫性能： 文檔數(shù)據(jù)庫 的高性能寫入，基于分片構建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級的數(shù)據(jù)需求；2.高性能和擴展性：對高QPS應用有很好的支持，同時分片架構可以快速進行水平擴展，靈活應對應用變化。來自：百科
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