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OCR），支持 表格識別 、文檔識別、網(wǎng)絡圖片識別、手寫文字識別、智能分類識別、健康碼識別、核酸檢測記錄識別等任意格式圖片上文字信息的自動化識別，自適應分析各種版面和表格，快速實現(xiàn)各種文檔電子化。 通用類 OCR（ General OCR ），支持表格識別、文檔識別、網(wǎng)絡圖片識別、手寫文字識別、智能分來自：專題![]()
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華為云計算 云知識 函數(shù)工作流應用場景 函數(shù)工作流應用場景 時間：2020-09-22 10:54:33 函數(shù)工作流應用場景，如實時文件處理、實時數(shù)據(jù)流處理、Web移動應用后端和人工智能場景。 實時文件處理 客戶端上傳文件到 OBS ，觸發(fā)FunctionGraph函數(shù)，在上傳數(shù)據(jù)后來自：百科![]()
內(nèi)（具體請以各個服務API文檔為準）。 文字識別如何提高識別速度？ 識別速度與圖片大小有關(guān)，圖片大小會影響網(wǎng)絡傳輸、圖片base64解碼等處理過程的時間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當壓縮圖片的大小，以便降低圖片識別時間。推薦上傳JPG圖片格式。根據(jù)實踐經(jīng)驗，一般建議證件類的小圖(文字少)在1M來自：專題![]()
華為云計算 云知識 使用Python爬蟲抓取圖片和文字實驗 使用Python爬蟲抓取圖片和文字實驗 時間：2020-12-01 14:30:34 本實驗指導用戶在短時間內(nèi)，了解和熟悉 華為云產(chǎn)品 購買及部署操作，并利用華為云服務部署Python爬蟲。 實驗目標與基本要求 了解華為云產(chǎn)來自：百科![]()
由于并發(fā)請求太多，系統(tǒng)流控而被拒絕的請求次數(shù)。 函數(shù)工作流 FunctionGraph 常見問題 函數(shù)工作流 FunctionGraph 常見問題 函數(shù)工作流的常見使用場景？ Web類應用：比如小程序、網(wǎng)頁/App、聊天機器人、BFF等。 事件驅(qū)動類應用：文件處理、圖片處理、 視頻直播 /來自：專題![]()
云知識 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽生活垃圾圖片分類 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽生活垃圾圖片分類 時間：2020-12-10 15:25:46 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽·生活垃圾圖片分類以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向全球征集基來自：百科![]()
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圖片處理平臺——數(shù)據(jù)工坊 DWR 圖片處理平臺——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。來自：專題![]()
2、數(shù)據(jù)流：控制整個工作流的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，通常來說上一個步驟的輸出是下一個步驟的輸入，比如上述圖片處理工作流中，圖片壓縮的結(jié)果是打水印步驟的輸入數(shù)據(jù)。 在普通的服務編排中，由于需要精準控制各個服務的執(zhí)行順序，所以控制流是工作流的核心部分。然而在文件處理等流式處理場景中，對控制流的要求并來自：百科![]()
用戶可以根據(jù)自己的需求挑選算子加入工作流中，從而快速構(gòu)建特有的數(shù)據(jù)處理功能。 觸發(fā)器 每個工作流需要綁定一個觸發(fā)器用于觸發(fā)執(zhí)行工作流，該觸發(fā)器當前僅支持作用于OBS桶上，用戶可在觸發(fā)器中定義工作流的觸發(fā)方式。 異步啟動工作流 調(diào)用用戶的工作流，并且客戶端不關(guān)注請求調(diào)用的結(jié)果，服務來自：專題![]()
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編排函數(shù)流任務，請您根據(jù)實際應用進行函數(shù)流編排。 查看函數(shù)流任務 登錄FunctionGraph控制臺，進入“函數(shù)流”頁面。 在函數(shù)流頁面，支持設置函數(shù)流任務卡片顯示和列表顯示。 在函數(shù)流頁面，可以查看所有已創(chuàng)建的函數(shù)流任務。 單擊某一個函數(shù)流任務名稱，查看任務詳情。 函數(shù)流執(zhí)行歷史管理來自：專題![]()
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