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在這個信息爆炸的時代,如何高效地處理和利用海量的數(shù)據(jù),是我最關心的問題之一。而在數(shù)據(jù)中,有一種非常重要但又難以處理的類型,就是圖片中的文字。想象一下,如果我們能夠快速地提取出圖片中的文本信息,并將其轉化為結構化的數(shù)據(jù),那么我們就能夠實現(xiàn)很多智能化的應用場景,提升我們的業(yè)務效率和用戶體驗。來自:百科避免會出現(xiàn)終端用戶與存儲中心距離間隔太遠的場景,例如,對于新疆的用戶而言,最近的存儲中心在約3000公里外的成都。對于印尼這類群島國家,邊緣島嶼的用戶也需要將數(shù)據(jù)跨海上傳到雅加達的存儲中心。長距離的數(shù)據(jù)上傳通常就意味著更長的網(wǎng)絡鏈路和更大的傳輸時延,而且一旦中間某一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)網(wǎng)絡來自:百科
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Choice),N-wise等方法進行因子組合。 通過下圖紅框中的標簽,設置“測試覆蓋”節(jié)點中總結的多個場景,以及多個測試點(測試點的名字就是以后自動生成用例的名字),包括測試點的子節(jié)點的預置條件,步驟和預期結果。整個腦圖設計的過程就結束了,下面是最重要的環(huán)節(jié)“生成/評審/歸檔用例”! Step 4來自:百科SDK)是對 語音交互 服務提供的REST API進行的封裝,用戶直接調用語音交互SDK提供的接口函數(shù)即可實現(xiàn)使用語音交互業(yè)務能力的目的 語音交互服務軟件開發(fā)工具包(SIS SDK)是對語音交互服務提供的REST API進行的封裝,用戶直接調用語音交互SDK提供的接口函數(shù)即可實現(xiàn)使用語音交互業(yè)務能力的目的來自:專題
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