- 基于內(nèi)容的推薦算法 內(nèi)容精選 換一換
-
來(lái)自:百科統(tǒng)中的場(chǎng)景。 扭曲校正 利用圖像處理技術(shù)對(duì)表單類(lèi)圖像進(jìn)行扭曲識(shí)別和校正,識(shí)別拍攝的企業(yè)表單等圖像是扭曲的還是整齊的,并對(duì)扭曲的表單圖像進(jìn)行校正,廣泛應(yīng)用于需上傳電子表單的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的場(chǎng)景。 內(nèi)容審核 Moderation 內(nèi)容審核( Content Moderation ),基于圖像來(lái)自:百科
- 基于內(nèi)容的推薦算法 相關(guān)內(nèi)容
-
點(diǎn)播加速:適用于提供音 視頻點(diǎn)播 服務(wù)的客戶。例如:在線教育類(lèi)網(wǎng)站、在線視頻分享網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)電視點(diǎn)播平臺(tái)、音樂(lè)視頻點(diǎn)播APP等。 CDN 點(diǎn)播加速、直播加速可以提供快速、穩(wěn)定和安全的點(diǎn)播加速服務(wù)。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。來(lái)自:百科取內(nèi)容,是就近提供服務(wù)的接入方式。 但采用內(nèi)容預(yù)注入方式接入的內(nèi)容并不永久存儲(chǔ)在CDN中,而僅僅是進(jìn)行內(nèi)容緩存,CDN會(huì)根據(jù)內(nèi)容訪問(wèn)的熱度情況對(duì)緩存內(nèi)容進(jìn)行智能刪除,預(yù)注入內(nèi)容可以設(shè)定一段時(shí)間不被刪除的內(nèi)容保護(hù)期。采用內(nèi)容預(yù)注入方式接入的內(nèi)容當(dāng)被緩存刪除后,CDN仍可以通過(guò)回源方式獲取內(nèi)容提供服務(wù)。來(lái)自:百科
- 基于內(nèi)容的推薦算法 更多內(nèi)容
-
CDN即內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò),其目的是經(jīng)過(guò)在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)中增長(zhǎng)一層新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),將網(wǎng)站的內(nèi)容發(fā)布到最接近用戶的網(wǎng)絡(luò)“邊緣”,使用戶能夠就近取得所需的內(nèi)容,提升用戶訪問(wèn)網(wǎng)站的響應(yīng)速度。而動(dòng)態(tài)內(nèi)容加速是CDN把動(dòng)態(tài)(偽靜態(tài))請(qǐng)求會(huì)直接回源,通過(guò)智能路由、多線回源、協(xié)議優(yōu)化等技術(shù),達(dá)到加速目的。有來(lái)自:百科用戶駕駛行為的分析結(jié)果。 場(chǎng)景: 本次實(shí)戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù)為車(chē)主的駕駛行為信息,包括車(chē)主在日常的駕駛行為中,是否急加速、急剎車(chē)、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息,通過(guò)Spark組件的強(qiáng)大的分析能力,分析統(tǒng)計(jì)指定時(shí)間段內(nèi),車(chē)主急加速、急剎車(chē)、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 MapReduce服務(wù)來(lái)自:百科接入CDN后,網(wǎng)頁(yè)顯示的內(nèi)容/下載文件/播放的視頻不正確? 接入CDN后,網(wǎng)頁(yè)顯示的內(nèi)容/下載文件/播放的視頻不正確? 時(shí)間:2022-04-13 09:35:20 【最新活動(dòng)】 在我們接入 CDN加速 服務(wù)后,可能會(huì)出現(xiàn)用戶訪問(wèn)網(wǎng)站或者APP時(shí),顯示的內(nèi)容不正確、下載的文件不正確、播放的視頻不正來(lái)自:百科注冊(cè)昵稱(chēng)審核 對(duì)網(wǎng)站的用戶注冊(cè)信息進(jìn)行智能審核,過(guò)濾包含廣告、反動(dòng)、色情等內(nèi)容的用戶昵稱(chēng)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快:響應(yīng)速度小于0.1秒。 媒資內(nèi)容審核 自動(dòng)識(shí)別媒資中可能存在的涉政、違禁品等信息,避免已發(fā)布的文章存在違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。來(lái)自:百科注冊(cè)昵稱(chēng)審核 對(duì)網(wǎng)站的用戶注冊(cè)信息進(jìn)行智能審核,過(guò)濾包含廣告、反動(dòng)、色情等內(nèi)容的用戶昵稱(chēng)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快:響應(yīng)速度小于0.1秒。 媒資內(nèi)容審核 自動(dòng)識(shí)別媒資中可能存在的涉政、違禁品等信息,避免已發(fā)布的文章存在違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。來(lái)自:百科
- 什么是內(nèi)容平臺(tái)推薦算法的冷啟動(dòng)環(huán)節(jié)
- 推薦系統(tǒng)算法中的基于內(nèi)容的推薦(Content-Based Recommendation)
- 【BABY夜談大數(shù)據(jù)】基于內(nèi)容的推薦
- 推薦系統(tǒng)算法的研究與實(shí)踐:協(xié)同過(guò)濾、基于內(nèi)容的推薦和深度學(xué)習(xí)推薦模型
- 秒懂算法 | 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦算法
- 基于遺傳優(yōu)化的協(xié)同過(guò)濾推薦算法matlab仿真
- 基于遺傳優(yōu)化的協(xié)同過(guò)濾推薦算法matlab仿真
- 吳恩達(dá)老師機(jī)器學(xué)習(xí)筆記(七:推薦系統(tǒng))
- 推薦引擎的基本入門(mén)知識(shí)
- 畢業(yè)設(shè)計(jì)之基于協(xié)同過(guò)濾算法的電影推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)(一) - 項(xiàng)目簡(jiǎn)介