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NVR800排隊長度業(yè)務配置 時間：2021-02-07 10:42:13 視頻監(jiān)控 視頻分析 商品：NVR800應用軟件；服務商：機器視覺 排隊過長不但會造成空間的擁擠和混亂，還會導致客戶滿意度下降甚至顧客流失的情況。如何實時檢測排隊長度，從而迅速進行窗口增刪及處理效率加速。今天就和大家說一說NVR800排隊長度功能。來自：云商店![]()
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FPR（假正例率，橫坐標），ROC曲線越接近左上角，該分類器的性能越好。 敏感度分析 不同特征范圍下的準確率 將圖片根據(jù)特征值，如亮度、模糊度等劃分為幾個部分，分別測試幾個部分的精度然后繪圖。 特征分布 圖片特征值的分布圖。 值敏感度 展示不同類別數(shù)據(jù)在不同特征值范圍內的F1值 ，用于判別模型對哪個特征范圍內的圖片效果較好。來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 OBS 存儲類別對比介紹以及特點介紹 OBS存儲類別對比介紹以及特點介紹 時間：2020-02-28 17:00:12 對象存儲 OBS提供了三種存儲類別：標準存儲、低頻訪問存儲、歸檔存儲，從而滿足客戶業(yè)務對存儲性能、成本的不同訴求。 標準存儲訪問時延低和吞吐量來自：百科![]()
流通的復雜性，有效地幫助您減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀尽?華為云 DRS 關鍵特性 – 遷移對比（提供多層次對比，數(shù)據(jù)零丟失） 1、對象級對比 宏觀對比數(shù)據(jù)對象是否缺失：數(shù)據(jù)庫、表、視圖、存儲過程、觸發(fā)器等。 2、數(shù)據(jù)級對比 詳細校對數(shù)據(jù)，不同細度：行數(shù)對比、內容對比。 3、對比可隨時取消 文中課程 更多課程、微認證、沙箱實驗盡在華為云學院來自：百科![]()
成功降低了生產(chǎn)成本，使商品的性價比極高，客戶以較低的價格獲得高質量商品，提高滿意度。 成功降低了生產(chǎn)成本，使商品的性價比極高，客戶以較低的價格獲得高質量商品，提高滿意度。 RPA技術 拓銳科技RPA機器人軟件HiBot 產(chǎn)品介紹 拓銳科技RPA機器人軟件HiBot：提升中小企業(yè)效率的智能助手 在如今競爭激烈來自：專題![]()
14:24:51 物聯(lián)網(wǎng) 華為云云市場云·智慧園區(qū)以科技為園區(qū)賦能，打造“智能、安全、高效、聯(lián)動“的園區(qū)，提升園區(qū)管理效率，提高員工及訪客的滿意度，提升園區(qū)的社會和經(jīng)濟效益。依托華為云資源和平臺，中軟智慧園以自身實踐，實現(xiàn)園區(qū)整體智慧化方案。 疫情當前，持續(xù)做好疫期防控工作考驗著我們所來自：云商店![]()
變革。 單體應用與共享服務體系架構對比分析 單體應用 煙囪結構：復雜度高，維護、升級、新增功能變得異常困難。 難以實現(xiàn)敏捷研發(fā)模式進行開發(fā)和發(fā)布。 部分更新，都需要重新部署整個應用。 必須以應用為單位進行擴展，在資源需求有沖突時擴展變得比較困難。 可用性：一個服務的不穩(wěn)定會導致整個應用出問題。來自：百科![]()
源以獲得更高的效率并減少未使用的空間。云服務提供商將根據(jù)您不斷變化的業(yè)務需求增加或減少服務。 效率更高：提供硬件共享，過程自動化和技術熟練度的好處?？梢允褂萌魏斡嬎銠C，移動設備或瀏覽器從任何地方訪問數(shù)據(jù)庫，這可以減少整體資源的使用。 缺點： 隱私和安全性問題：在云計算中，值得注意來自：百科![]()
華為云計算 云知識 文字識別 文字識別 時間：2020-10-30 15:05:02 文字識別（ Optical Character Recognition ，簡稱OCR）是指對圖片的文字內容進行檢測識別，轉換成可編輯的文本。支持多種類型的文字識別和提取，具有識別精度高，對錯行、傾斜和來自：百科![]()
時間：2020-09-16 11:27:14 圖像搜索 （ Image Search ）基于深度學習與圖像識別技術，結合不同應用業(yè)務和行業(yè)場景，利用特征向量化與搜索能力，幫助您從指定圖庫中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務以開放API（Application Programming Inte來自：百科![]()
刷卡系統(tǒng)會留下記錄，同時安防監(jiān)控也會拍下通過人的相片，推送給預先設置的監(jiān)護人，比喻老師和家長，保證學生的出入安全。 人臉識別閘機通道子系統(tǒng) 人臉識別閘機通過人臉識別機和傳統(tǒng)閘機相結合的模式，閘機通道系統(tǒng)在管理控制原理上與門禁系統(tǒng)類似，也是用于控制人員授權通過場所。與門禁系統(tǒng)不同的來自：云商店![]()
類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等。 聚類 聚類是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。來自：百科
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