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備份恢復，監(jiān)控告警等關(guān)鍵能力，能為企業(yè)提供功能全面，穩(wěn)定可靠，擴展性強，性能優(yōu)越的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫服務。 立即購買 幫助文檔 價格計算器 GaussDB 文檔：常用文檔下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫 空間規(guī)格-開發(fā)指南（分布式_2.x版本） 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫空間規(guī)格-用戶指南 立即下載來自：專題過華為云內(nèi)網(wǎng)DNS把域名轉(zhuǎn)換成私網(wǎng)IP地址（192.168.1.1）。內(nèi)網(wǎng)域名解析實現(xiàn)云服務器在VPC內(nèi)直接通過內(nèi)網(wǎng)域名互相訪問。同時，還支持不經(jīng)公網(wǎng)，直接通過內(nèi)網(wǎng)DNS訪問云上服務 內(nèi)網(wǎng)域名解析是基于VPC網(wǎng)絡的域名解析過程，通過華為云內(nèi)網(wǎng)DNS把域名轉(zhuǎn)換成私網(wǎng)IP地址（192來自：專題
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務優(yōu)勢。 文字識別 商用文字識別（OCR）場景下，如單據(jù)、發(fā)票和回執(zhí)的文字識別，對數(shù)據(jù)安全性和應用的性能要求非常高。 公有云提供強大的運算能力能滿足應用性能要求，IEF能夠?qū)孟掳l(fā)到邊緣，這樣可以在邊緣完成數(shù)據(jù)脫敏，在本地處理和存儲關(guān)鍵數(shù)據(jù)/隱私數(shù)據(jù)，將處理后的圖片上傳到云端進來自：百科![]()
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API基于OpenAPI規(guī)范，能夠自動生成詳細的API文檔，減少手工編寫文檔的工作量，保證文檔的準確性和時效性。并且提供在線的、可交互的文檔界面，允許開發(fā)者直接在文檔頁面測試API，即時查看請求和響應結(jié)果，極大提升了學習和調(diào)試的效率，無需離開文檔環(huán)境即可完成API的初步測試。隨著API的迭代升級，CodeArts來自：百科![]()
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用以識別用戶身份。 2.3 語音識別 通過各種技術(shù)，把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳奈谋净蛎畹倪^程。主要包括特征提取技術(shù)、模式匹配準則及模型訓練技術(shù)三個方面。 2.4 TTS 播報 通過技術(shù)手段將用戶傳遞過來的風險播報文字信息，轉(zhuǎn)換成語音信息進行播報。 3 系統(tǒng)要求 3.1 系統(tǒng)版本：Android來自：云商店![]()
們以前會的編程語言。 還有一點，線程災難，這是Python本身機制的問題。在Python里，為了保證線程數(shù)據(jù)的安全性，它天然地給線程加了一把鎖，只有拿到這把鎖的線程才可以執(zhí)行。所以說Python多線程是一個偽多線程。它實際上只有一個線程在運行，這個也是它的一個缺點。 學習《Pyt來自：百科![]()
ModelArts推理服務訪問公網(wǎng)，可以輸入圖片，先進行公網(wǎng)OCR服務調(diào)用，然后進行NLP處理，也可以進行公網(wǎng)文件下載，然后進行分析，最終將分析結(jié)果回調(diào)給公網(wǎng)服務終端。 ModelArts推理服務訪問公網(wǎng)，可以輸入圖片，先進行公網(wǎng)OCR服務調(diào)用，然后進行NLP處理，也可以進行公網(wǎng)來自：專題![]()
????? ModelArts Pro 文字識別套件，三分鐘快速定制OCR服務 ModelArts Pro提供了文字識別套件，基于豐富的文字識別算法和行業(yè)知識積累，幫助客戶快速構(gòu)建滿足不同業(yè)務場景需求的文字識別服務。三分鐘即可快速定制OCR服務，實現(xiàn)多種版式圖像的文字信息結(jié)構(gòu)化提取。來自：專題![]()
為了確保識別的準確性和穩(wěn)定性，我們對輸入圖片有一些要求。首先，圖片的尺寸要求格式為JPG、BMP或PNG，寬和高都要大于100px，大小不能超過1MB。其次，我們提供了兩種參數(shù)約定供您選擇：圖片縮放和Base64編碼圖片。圖片縮放可以滿足大部分圖片大小要求，如果仍然過大，您可以對照片來自：專題![]()
識別準確率高：采用最新一代語音識別技術(shù)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡（Deep Neural Networks，簡稱DNN）技術(shù)，大大提高了抗噪性能，使識別準確率顯著提升。 識別速度快：把語言模型、詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡，同時在工程上進行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，使識別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。 多種識別來自：專題![]()
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