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- 字符串相似度匹配算法 內(nèi)容精選 換一換
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,當Condition匹配時,Redirect生效。 元素中至少要有一個RoutingRule元素 參數(shù)： RoutingRules.RoutingRule 名稱 類型 必選 描述 Condition Condition object 否 描述重定向規(guī)則匹配的條件的元素。 Redirect來自：百科
- 字符串相似度匹配算法 相關(guān)內(nèi)容
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消息生產(chǎn)者將消息發(fā)送給交換機按照路由判斷,路由是字符串(info)當前產(chǎn)生的消息攜帶路由字符(對象的方法),交換機根據(jù)路由的key,只能匹配上路由key對應(yīng)的消息隊列,對應(yīng)的消費者才能消費消息; 根據(jù)業(yè)務(wù)功能定義路由字符串 從系統(tǒng)的代碼邏輯中獲取對應(yīng)的功能字符串,將消息任務(wù)扔到對應(yīng)的隊列中業(yè)務(wù)場來自：百科支持快捷、高相似度的風(fēng)格化照片建模能力，您只需要上傳照片即可快速生成高相似度的3D風(fēng)格化數(shù)字人。同時，您可通過風(fēng)格化捏臉工具快速生成風(fēng)格化3D數(shù)字人模型。常見社交、會議等偏UGC場景。 寫實模型 支持快捷、高精度的寫實建模能力?？梢曰谡嫒?D掃描采集，直接制作出寫實的、高擬真度、高擬來自：百科
- 字符串相似度匹配算法 更多內(nèi)容
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響應(yīng)速度快：響應(yīng)速度小于0.1秒。 清晰度檢測 清晰度檢測有以下應(yīng)用場景： 企業(yè)表單驗證 基于圖像清晰度檢測技術(shù)，對于企業(yè)上傳的數(shù)據(jù)表單，自動對圖像的清晰度進行判斷并量化，減少二次上傳，降低人工成本。 場景優(yōu)勢如下： 準確率高：準確檢測圖像清晰度，并進行量化。 提升企業(yè)效率：對模糊的數(shù)據(jù)表單自動檢測，減少人工復(fù)查，提升工作效率。來自：百科![]()
按照RFC 1864標準計算出消息體的MD5摘要字符串,即消息體128-bit MD5值經(jīng)過base64編碼后得到的字符串。也支持設(shè)置Content-SHA256頭域,其值為消息體256-bit SHA256值經(jīng)過base64編碼后得到的字符串,Content-MD5和Content-SHA256二選一。來自：百科![]()
string 否 一條Rule的標識,由不超過255個字符的字符串組成。 類型:字符串。 父節(jié)點:CORSRule。 AllowedMethod Array of strings 是 CORS規(guī)則允許的Method。 類型:字符串。 有效值:GET、PUT、HEAD、POST 、DELETE來自：百科![]()
搜索字段，key為要匹配的字段，如resource_name等。value為匹配的值。key為固定字典值。 根據(jù)不同的字段確認是否需要模糊匹配，如resource_name默認為模糊搜索，如果value為空字符串精確匹配。key如果是resource_id則精確匹配。詳見表5。 表4來自：百科![]()
轉(zhuǎn)化數(shù)學(xué)上的對象關(guān)聯(lián)和約束模型，將訂單、產(chǎn)品、設(shè)備、模具、物料、人員等生產(chǎn)資源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為算法輸入進行自動排程。 排產(chǎn)策略：智能排程支持一鍵重排，結(jié)合工業(yè)生產(chǎn)的多種場景，提供“重要度優(yōu)先、緊急度優(yōu)先、交期優(yōu)先與智能排產(chǎn)（以盡量少的延期的排產(chǎn)策略）”的排產(chǎn)策略。 排產(chǎn)策略的行業(yè)約束條來自：云商店![]()
搜索字段,key為要匹配的字段，如resource_name等。value為匹配的值。key為固定字典值，不能包含重復(fù)的key或不支持的key。根據(jù)key的值確認是否需要模糊匹配，如resource_name默認為模糊搜索（不區(qū)分大小寫），如果value為空字符串精確匹配。目前只有resource_name，后續(xù)再擴展。來自：百科![]()
道用戶的密碼，就應(yīng)該使用哈希算法存儲口令的單向哈希值。 實際使用中會加入鹽值和迭代次數(shù)，避免相同口令生成相同的哈希值，以防止彩虹表攻擊。 對稱密碼算法 對稱密碼算法使用相同的密鑰來加密和解密數(shù)據(jù)。對稱密碼算法分為分組密碼算法和流密碼算法。 分組密碼算法將明文分成固定長度的分組，用來自：專題![]()
是 預(yù)請求指定的跨域請求Origin(通常為域名)。 類型:字符串 Access-Control-Request-Method string header 是 實際請求可以帶的HTTP方法,可以帶多個方法頭域。 類型:字符串 有效值:GET、PUT、HEAD、POST 、DELETE來自：百科![]()
Store，智能行業(yè)上游的視頻算法提供商與下游集成商跨域了時間、空間及物理障礙在此進行世紀握手。 當然，一個在線交易商城能不能真正發(fā)揮出數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的作用，給產(chǎn)業(yè)鏈上下游玩家?guī)砀Ｒ?，還要看這個商城能不能做起來。其中，算法商入駐數(shù)量、算法質(zhì)量、日活情況、界面UI體驗、交易流暢度、安全性等眾多因素都至關(guān)重要。來自：云商店![]()
人臉檢測及比對功能適用于客戶企業(yè)對員工進行電子考勤，也可協(xié)助企業(yè)客戶做安防監(jiān)控。 圖2電子考勤 軌跡分析 人臉搜索服務(wù)可檢索出圖庫中與輸入人臉最相似的N張人臉圖片及相似度。根據(jù)返回圖片的時間、地點及行為信息，協(xié)助客戶實現(xiàn)軌跡分析。 圖3軌跡分析 客流分析 客流分析對于商場具有重要價值。基于人臉識別來自：百科![]()
括優(yōu)化的機器學(xué)習(xí)算法，從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習(xí)算法實踐。 聽眾收益：來自：百科![]()
息。 該場景能幫助您實現(xiàn)以下功能。 推薦好友、商品或資訊 通過好友關(guān)系、用戶畫像、行為相似性、商品相似性、資訊傳播路徑等，實現(xiàn)好友、商品或資訊的個性化推薦。 用戶分群 通過對用戶畫像、行為相似度或者好友關(guān)系等，進行用戶分群，實現(xiàn)用戶群體分析管理。 異常行為分析 通過對用戶行為、伴來自：百科![]()
將總條數(shù)返回即可。 matches Array of match objects 否 搜索字段，key為要匹配的字段，當前僅支持resource_name。value為匹配的值。此字段為固定字典值。 表3 tag字段數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)說明 名稱 是否必選 參數(shù)類型 說明 key 是 String來自：百科![]()
選項，學(xué)生只能手動打字輸入，請您根據(jù)需要使用。 教師還可以設(shè)置檢查學(xué)生上交作業(yè)的相似度（如上圖所示），如果教師在設(shè)置作業(yè)時勾選了這個選項，教師可以檢查學(xué)生上交作業(yè)的相似度，并查看作業(yè)相似度報告。相似度僅供參考，請您根據(jù)作業(yè)需要使用。 四、小組作業(yè) “小組作業(yè)”是一款 pc 端、移來自：云商店![]()
能力設(shè)置能夠充分利用計算資源，推薦設(shè)置如下。 空三云主機：“超高 I/O 型 ir3.xlarge.4”主要用于空三流程中的特征提取 和特征匹配的計算；“內(nèi)存優(yōu)化型 m6.4xlarge.8”因內(nèi)存為 128GB 所以推薦 用于空三的平差處理，當然為了充分利用其算力，引擎能力全開能夠?qū)崿F(xiàn)空三全流程處理。來自：云商店
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