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來(lái)自:百科----- 1 | 0 | a | -a 2 | 1 | b | -a-b 4 | 1 | d | -a-d 3 | 2 | c | -a-b-c(4 rows) connect_by_root(col) 描述:僅在層次遞歸查詢中適用,用于返回當(dāng)前行最頂層父親行中某列的值。 參數(shù)col為輸出列的名稱。來(lái)自:專題
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載加密對(duì)象時(shí),存儲(chǔ)的密文會(huì)先在服務(wù)端解密為明文,再提供給用戶。 使用服務(wù)加密功能,可以提高數(shù)據(jù)的安全性。 OBS 提供SSE-KMS和SSE-C兩種服務(wù)端加密方式。 您可以在上傳對(duì)象時(shí)選擇是否對(duì)當(dāng)前上傳的對(duì)象進(jìn)行服務(wù)端加密。 查看詳情 收起 展開 數(shù)據(jù)回源 收起 展開 用戶可以利用數(shù)來(lái)自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺(tái) 人工智能 開發(fā)語(yǔ)言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別:識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.來(lái)自:百科識(shí)別速度快:把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。 多種識(shí)別模式:支持多種 實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別 模式,如流式識(shí)別、連續(xù)識(shí)別和實(shí)時(shí)識(shí)別模式,靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景。 定制化服務(wù):可定制特定垂直領(lǐng)域的語(yǔ)言層模型來(lái)自:專題實(shí)戰(zhàn)篇:讓機(jī)器理解人類語(yǔ)言和語(yǔ)音 實(shí)戰(zhàn)篇:讓機(jī)器理解人類語(yǔ)言和語(yǔ)音 時(shí)間:2020-12-09 16:16:12 自然語(yǔ)言/ 語(yǔ)音交互 已然成為人機(jī)交互的下一個(gè)趨勢(shì),本課程理論知識(shí)結(jié)合案例和實(shí)操演練,帶你體驗(yàn)自然語(yǔ)言處理技術(shù)和構(gòu)建垂直領(lǐng)域智能對(duì)話機(jī)器人。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:自然語(yǔ)言處理技術(shù)原理、實(shí)戰(zhàn):構(gòu)建專屬智能問答機(jī)器人。來(lái)自:百科場(chǎng)景特點(diǎn):傳統(tǒng)應(yīng)用軟件為本地應(yīng)用,業(yè)務(wù)復(fù)雜,軟件規(guī)模大,編譯構(gòu)建耗時(shí)長(zhǎng)。 適用場(chǎng)景:按需分配編譯構(gòu)建資源,提升編譯構(gòu)建速度。支持Linux下C/C++應(yīng)用程序的編譯構(gòu)建,及Windows下C/C++/C#應(yīng)用程序的編譯構(gòu)建。 移動(dòng)終端APP 場(chǎng)景特點(diǎn):移動(dòng)終端APP業(yè)務(wù)變化快,交付要求短平快。 適用場(chǎng)景:利用云來(lái)自:專題