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- 句子相似度算法 內(nèi)容精選 換一換
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，告警策略設(shè)置簡單，無需機器學(xué)習(xí)知識背景。 采用多維時序預(yù)測算法，利用多指標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)系提高預(yù)測準(zhǔn)確度，相比傳統(tǒng)預(yù)測算法準(zhǔn)確度提升50%，訓(xùn)練及預(yù)測時間從幾小時縮短到幾分鐘，可應(yīng)用于實時預(yù)測場景 低成本存儲 自適應(yīng)壓縮算法、自動冷熱分級存儲，相同數(shù)據(jù)量下存儲成本僅有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的1/10來自：專題穩(wěn)定性，有效避免視頻文件的格式轉(zhuǎn)換、編輯、裁剪拼接、壓縮旋轉(zhuǎn)等操作的影響。 可用于視頻相似查重、視頻版權(quán)、視頻快速審核、廣告識別、數(shù)字版權(quán)管理等多種場景，請聯(lián)系技術(shù)支持獲取具體API。 視頻相似查重 建立獨立的 視頻指紋 庫，將查詢視頻與該庫中的視頻指紋進行快速比對，實時召回重復(fù)視頻來自：百科
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詢，并且可以長期存儲。 采集到日志數(shù)據(jù)按照結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化進行分析。結(jié)構(gòu)化日志是通過規(guī)則將日志流中的日志進行處理，提取出來有固定格式或者相似度高的日志內(nèi)容做結(jié)構(gòu)化的分類。這樣就可以采用SQL的語法進行日志的查詢。 日志查詢與實時分析 云日志 服務(wù)對采集的日志數(shù)據(jù)，可以通過關(guān)鍵字查詢來自：專題方式提供給用戶，用戶通過實時訪問和調(diào)用API獲取 圖像搜索 結(jié)果，幫助用戶在圖像庫中進行相同或相似圖像搜索。 圖片搜索 商品圖片搜索 商品圖片搜索將用戶拍攝的圖片在商品庫中搜索，找到同款或相似的商品，進行商品銷售或者相關(guān)商品推薦。服務(wù)支持秒級響應(yīng)億級規(guī)模圖像搜索，支持實時更新數(shù)據(jù)。商來自：百科
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詢，并且可以長期存儲。 采集到日志數(shù)據(jù)按照結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化進行分析。結(jié)構(gòu)化日志是通過規(guī)則將日志流中的日志進行處理，提取出來有固定格式或者相似度高的日志內(nèi)容做結(jié)構(gòu)化的分類。這樣就可以采用SQL的語法進行日志的查詢。 日志查詢與實時分析 對采集的日志數(shù)據(jù)，可以通過關(guān)鍵字查詢、模糊查詢來自：百科![]()
創(chuàng)建同款/克隆應(yīng)用六大方式創(chuàng)建應(yīng)用。 幫助文檔 1V1咨詢 零代碼開發(fā)創(chuàng)建應(yīng)用方式 使用模板創(chuàng)建應(yīng)用 當(dāng)您的業(yè)務(wù)與零代碼應(yīng)用模板中的場景相似度較高時，可以嘗試使用應(yīng)用模板創(chuàng)建，并在模板應(yīng)用的基礎(chǔ)上繼續(xù)改造應(yīng)用。 創(chuàng)建空白表單 在表單畫布中，根據(jù)字段數(shù)據(jù)類型選擇合適的組件，通過拖拽編排實現(xiàn)表單的構(gòu)建。來自：專題![]()
和運維的復(fù)雜度。 如何十分鐘快速上手時序數(shù)據(jù)庫？主流時序數(shù)據(jù)庫在線獲取。核心代碼，包括集群功能全部開源。針對物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT運維等設(shè)計和優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺。快10倍以上的時序數(shù)據(jù)庫功能，提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計算等功能，最大程度減少研發(fā)和運維的復(fù)雜度。 在線體驗來自：專題![]()
詢，并且可以長期存儲。 采集到日志數(shù)據(jù)按照結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化進行分析。結(jié)構(gòu)化日志是通過規(guī)則將日志流中的日志進行處理，提取出來有固定格式或者相似度高的日志內(nèi)容做結(jié)構(gòu)化的分類。這樣就可以采用SQL的語法進行日志的查詢。 云日志服務(wù)提供實時日志采集功能，采集到的日志數(shù)據(jù)可以在云日志控制臺來自：專題![]()
SDC攝像機部署能見度檢測算法，對拍攝畫面進行分析，按照氣象局標(biāo)準(zhǔn)輸出能見度分級信息為：白天五級，夜間三級，并主動預(yù)警。 華為好望商城 云市場商品 華為好望商城 能見度檢測算法 通過在華為HoloSens SDC攝像機部署能見度檢測算法，對拍攝畫面進行分析，按照氣象局標(biāo)準(zhǔn)輸出能見度分級信息為：白天五級，夜間三級，并主動預(yù)警。來自：云商店![]()
錄制風(fēng)格 全程風(fēng)格保持一致。如直播場景時，錄制風(fēng)格需接近日常直播效果。 發(fā)音吐字 發(fā)音吐字清晰、準(zhǔn)確，音量適中。如果出現(xiàn)噴麥或嘶嘶聲音，建議當(dāng)前句子重新錄制。 語速節(jié)奏 語速自然、平穩(wěn)，切忌過快過慢、忽快忽慢。 音量適中 音量不能過小、過大、或忽大忽小，甚至削波爆音。峰值 RMS 在-9左右，無削波來自：專題![]()
erator Subtask放在不同的線程中獨立執(zhí)行。一個Operator的并行度，等于Operator Subtask的個數(shù)，一個Stream的并行度（分區(qū)總數(shù)）等于生成它的Operator的并行度，如圖4所示。 圖2 Operator 緊密度高的算子可以進行優(yōu)化，優(yōu)化后可以將多個Operator來自：百科![]()
Influx接口的寫入性能線性擴展度大于80%。 低存儲成本 GeminiDB Influx接口 對數(shù)據(jù)采用列式存儲，相同類型的數(shù)據(jù)被集中存儲，更有利于數(shù)據(jù)壓縮。采用自研的時序數(shù)據(jù)自適應(yīng)壓縮算法，在壓縮前對數(shù)據(jù)進行抽樣分析，根據(jù)數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)分布以及數(shù)據(jù)類型選擇最合適的數(shù)據(jù)壓縮算法。在壓縮算法上，相比原生來自：專題![]()
應(yīng)答器異位檢測算法的核心功能，是對應(yīng)答器放置狀態(tài)的檢測，檢測應(yīng)答器是否處于鐵路軌枕上的正確位置。算法優(yōu)化是指對算法的有關(guān)性能進行優(yōu)化，如時間復(fù)雜度、空間復(fù)雜度、正確性、健壯性。大數(shù)據(jù)時代到來，算法要處理數(shù)據(jù)的數(shù)量級也越來越大以及處理問題的場景千變?nèi)f化。 為了增強算法的處理問題的能來自：云商店![]()
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(zhǔn)確率高：準(zhǔn)確檢測圖像清晰度，并進行量化。 提升企業(yè)效率：對模糊的來自：百科![]()
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(zhǔn)確率高：準(zhǔn)確檢測圖像清晰度，并進行量化。 提升企業(yè)效率：對模糊的來自：百科![]()
流量控制 待規(guī)劃 支持client和user級別，通過主動設(shè)置可將流控作用于生產(chǎn)者或消費者 RabbitMQ的流控基于Credit-Based算法，是內(nèi)部被動觸發(fā)的保護機制，作用于生產(chǎn)者層面 消息順序性 單隊列（queue）內(nèi)有序 支持單分區(qū)（partition）級別的順序性。 不支來自：專題![]()
C語言和Python語言都可以去編寫一些程序和工具，就像我們平常用到的一些APP、或者說一些其它的程序；Python和shell都是腳本語言，這是它們的一些相似性，再來看一下它們的一些區(qū)別點。 首先運行速度，C語言和shell語言的運行速度都會比Python要高一些，但C語言在學(xué)起來的時候可能有一來自：百科![]()
視頻搜索，提升搜索體驗 優(yōu)勢 多維度識別 綜合圖像、語音、文字、人臉等信息，標(biāo)簽識別更加準(zhǔn)確 識別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，標(biāo)簽識別準(zhǔn)確度高 標(biāo)簽可定制 只需提供少量視頻與對應(yīng)標(biāo)簽，便可以按需定制標(biāo)簽類別、層次體系 2.視頻推薦 基于對視頻的場景分類、人物識別來自：百科![]()
聯(lián)合舉辦，華為云和北京信息科學(xué)與技術(shù)國家研究中心提供支持，以企業(yè)真實場景和實際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，面向全球開放的高端算法競賽。大賽旨在通過競技的方式，提升人們對數(shù)據(jù)分析與處理的算法研究與技術(shù)應(yīng)用能力，探索大數(shù)據(jù)的核心科學(xué)與技術(shù)問題，嘗試創(chuàng)新大數(shù)據(jù)技術(shù)，推動大數(shù)據(jù)的產(chǎn)學(xué)研用。 大賽詳細地址來自：百科
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