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- 人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展 內(nèi)容精選 換一換
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鯤鵬BoostKit分布式存儲(chǔ)使能套件 本課程主要介紹了鯤鵬Boostkit分布式存儲(chǔ)：基于鯤鵬服務(wù)器進(jìn)行了大量的性能及有效容量?jī)?yōu)化的工作，能為存儲(chǔ)行業(yè)中存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能及有效容量產(chǎn)生提供一種有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoS來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 時(shí)間：2021-06-16 16:19:09 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)革新正在打破現(xiàn)有秩序，云化，分布式，多模處理是未來(lái)主要趨勢(shì)。 而華為的鯤鵬生態(tài)三個(gè)技術(shù)方向是：芯片/介質(zhì)、操作來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展歷程 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展歷程 時(shí)間：2021-05-20 15:57:30 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)管理是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、組織、編碼、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù)，是數(shù)據(jù)處理的中心問(wèn)題。數(shù)據(jù)管理在應(yīng)用需求推動(dòng)下，以軟硬件的飛速發(fā)展為基礎(chǔ)，發(fā)展為三個(gè)階段：人工管理、文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。來(lái)自：百科放緩，但是整個(gè)云原生技術(shù)棧將會(huì)進(jìn)入更高速發(fā)展的階段，圍繞K8s的技術(shù)棧將會(huì)與云計(jì)算的應(yīng)用、平臺(tái)、設(shè)備各層次進(jìn)行更深入的結(jié)合。 各類現(xiàn)代化的應(yīng)用都將會(huì)運(yùn)行在K8s之上，不僅僅是前些年已經(jīng)備受關(guān)注的以互聯(lián)網(wǎng)App、WebService為代表的無(wú)狀態(tài)應(yīng)用，而新型的諸如大數(shù)據(jù)、AI、分布來(lái)自：百科
- 人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展 更多內(nèi)容
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根據(jù)返回圖片的時(shí)間、地點(diǎn)及行為信息，協(xié)助客戶實(shí)現(xiàn)軌跡分析。 客流分析 客流分析對(duì)于商場(chǎng)具有重要價(jià)值?；?span style='color:#C7000B'> 人臉識(shí)別 、比對(duì)、搜索技術(shù)，可以準(zhǔn)確分析顧客的年齡、性別等信息，區(qū)分新老顧客，幫助客戶精準(zhǔn)營(yíng)銷。 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)鍵是以云原來(lái)自：百科![]()
Interface，應(yīng)用程序編程接口）的方式提供給用戶，用戶通過(guò)實(shí)時(shí)訪問(wèn)和調(diào)用API獲取人臉處理結(jié)果，幫助用戶自動(dòng)進(jìn)行人臉的識(shí)別、比對(duì)以及相似度查詢等，打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng)，提升業(yè)務(wù)效率。 當(dāng)前人臉識(shí)別提供了以下子服務(wù)： 人臉檢測(cè) 人臉比對(duì) 人臉?biāo)阉?活體檢測(cè) 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之來(lái)自：百科![]()
Streaming 3. YARN：智能跨域數(shù)據(jù)中心資源管理 4. 智能跨域數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)：HDFS / HBase / MPPDB 目前大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)超過(guò)單機(jī)處理能力，分布式并行計(jì)算框架成為標(biāo)準(zhǔn)，高并發(fā)度成為加速性能關(guān)鍵。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在????????來(lái)自：百科![]()
第5章 FAQ及參考材料 第6章 測(cè)試題 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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 云計(jì)算的發(fā)展歷程 云計(jì)算的發(fā)展歷程 時(shí)間：2021-06-30 18:56:52 “云”中的資源在使用者看來(lái)是可以無(wú)限擴(kuò)展的，并且可以隨時(shí)獲取，按需使用，隨時(shí)擴(kuò)展，按使用付費(fèi)。這種特性經(jīng)常被稱為像水電一樣使用IT基礎(chǔ)設(shè)施。 云計(jì)算的發(fā)展歷程按照時(shí)間順序，可以列為下圖的時(shí)間節(jié)點(diǎn)：來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 微服務(wù)的發(fā)展 微服務(wù)的發(fā)展 時(shí)間：2021-07-01 14:16:39 微服務(wù)：互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展以及傳統(tǒng)分布式、SOA架構(gòu)無(wú)法適應(yīng)快速的開發(fā)迭代等多重因素共同推動(dòng)下的產(chǎn)物。 微服務(wù)雛形：微服務(wù)架構(gòu)概念最早由Fred George在2012年的一次技術(shù)大會(huì)上所提出，拆分SOA服務(wù)實(shí)現(xiàn)解耦。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 范式理論的發(fā)展歷史 范式理論的發(fā)展歷史 時(shí)間：2021-06-02 14:00:54 數(shù)據(jù)庫(kù) 1971~1972：Codd系統(tǒng)地提出了1NF、2NF和3NF的概念，討論了規(guī)范化問(wèn)題； 1974： Codd和Boyce共同提出了新范式，BCNF； 1976： Fagin提出了4NF；來(lái)自：百科![]()
com/testdetail.html?testId=337為準(zhǔn)。 【華為云】企業(yè)上云最佳實(shí)踐 華為云最佳實(shí)踐，是基于華為云眾多客戶上云的成功案例提煉而成的典型場(chǎng)景實(shí)踐指導(dǎo)，可以幫助您輕松搭配多個(gè)云服務(wù)完成業(yè)務(wù)上云。最佳實(shí)踐覆蓋13個(gè)熱門分類，180+典型場(chǎng)景案例，每個(gè)最佳實(shí)踐包括使用來(lái)自：百科![]()
延遲要求高，體驗(yàn)無(wú)法保障 VR視頻的超大流量，一方面是對(duì)帶寬的極高要求，另一方面對(duì)于網(wǎng)絡(luò)延遲和穩(wěn)定性也很嚴(yán)苛。例如現(xiàn)階段VR直播受限于網(wǎng)絡(luò)條件，往往直播的體驗(yàn)得不到保障，畫面黑邊、眩暈、卡頓等導(dǎo)致體驗(yàn)大打折扣。 內(nèi)容生態(tài)不完善，不易于推廣 當(dāng)前VR終端和內(nèi)容的市場(chǎng)還不成熟，各個(gè)終端的生態(tài)自成體系，各來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云計(jì)算發(fā)展的里程碑 云計(jì)算發(fā)展的里程碑 時(shí)間：2021-06-09 10:24:33 云計(jì)算 隨著云計(jì)算技術(shù)在各行各業(yè)日新月異的發(fā)展與突破，云計(jì)算的應(yīng)用與價(jià)值挖掘已全面滲透到企業(yè)IT信息化以及電信網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型變革的方方面面。各行業(yè)、各企業(yè)依據(jù)自身業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、競(jìng)爭(zhēng)形式來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 電子政務(wù)的發(fā)展趨向 電子政務(wù)的發(fā)展趨向 時(shí)間：2020-10-15 16:04:03 近年來(lái)政府對(duì)民生問(wèn)題的重視不斷加強(qiáng)，政府加快向公共服務(wù)型政府的轉(zhuǎn)型，深化電子政務(wù)，推進(jìn)國(guó)家治理現(xiàn)代化日益成為改善政府服務(wù)效率和加強(qiáng)政府自身建設(shè)的重要抓手，采用基于云計(jì)算技術(shù)的電子政務(wù)建設(shè)模式給政府信息資源橫向整合帶來(lái)了契機(jī)。來(lái)自：百科![]()
，還會(huì)融入互聯(lián)網(wǎng)的文本數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)、音視頻數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)匯聚和處理多源、多種類數(shù)據(jù)提出了新的要求。 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期管控 實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)模型標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)關(guān)系脈絡(luò)化、數(shù)據(jù)加工可視化、數(shù)據(jù)質(zhì)量度量化”，將多源、多種類的各部門數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)加工成標(biāo)準(zhǔn)、清潔的數(shù)據(jù)資產(chǎn)供業(yè)務(wù)使用。來(lái)自：百科![]()
務(wù)應(yīng)用，從而提升復(fù)雜SQL查詢的性能。 第二是GTM-Lite技術(shù) GTM-Lite可以在保證事務(wù)全局強(qiáng)一致的同時(shí)，提供高性能的事務(wù)處理能力，避免了單GTM的性能瓶頸。這里的高性能事務(wù)管理指的是無(wú)鎖、多版本、高并發(fā)事務(wù)技術(shù)。而且分布式的GTM-Lite方案提供全局事務(wù)快照和提交管來(lái)自：專題![]()
云知識(shí) 云原生近幾年的發(fā)展趨勢(shì) 云原生近幾年的發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-06-30 18:08:44 在最近的幾年里，云原生技術(shù)呈現(xiàn)如下幾個(gè)明顯的發(fā)展趨勢(shì)： 趨勢(shì)1 軟硬一體化：傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、計(jì)算能力與云原生技術(shù)生態(tài)開始深度對(duì)接。 趨勢(shì)2 基于網(wǎng)格的服務(wù)治理能力：服務(wù)治來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 云原生在中國(guó)的發(fā)展現(xiàn)狀 云原生在中國(guó)的發(fā)展現(xiàn)狀 時(shí)間：2021-06-30 17:57:04 在中國(guó)，云原生的生態(tài)也飛速發(fā)展，CNCF的會(huì)員數(shù)量也從2015年的1家初創(chuàng)&白金會(huì)員發(fā)展到今天60家成員單位。 全球1/4認(rèn)證的K8s服務(wù)提供商來(lái)自中國(guó)；1/3的K8s培訓(xùn)發(fā)生在中來(lái)自：百科![]()
回圖片的時(shí)間、地點(diǎn)及行為信息，協(xié)助客戶實(shí)現(xiàn)軌跡分析。 圖3軌跡分析 客流分析 客流分析對(duì)于商場(chǎng)具有重要價(jià)值?；?span style='color:#C7000B'>人臉識(shí)別、比對(duì)、搜索技術(shù)，可以準(zhǔn)確分析顧客的年齡、性別等信息，區(qū)分新老顧客，幫助客戶精準(zhǔn)營(yíng)銷。 圖4商場(chǎng)客流分析 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 容器技術(shù)的出現(xiàn) 容器技術(shù)的出現(xiàn) 時(shí)間：2021-06-30 18:26:24 容器技術(shù)的概念最初出現(xiàn)在 2000 年，2008年 LXC, 提供了一整套完整的Linux容器管理實(shí)現(xiàn)方案。 在Linux中，容器技術(shù)是一種進(jìn)程隔離的技術(shù)，應(yīng)用可以運(yùn)行在一個(gè)個(gè)相互隔離的容器中，與來(lái)自：百科
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