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時(shí)間:2020-12-08 17:06:21 內(nèi)容審核 ( Content Moderation ),基于圖像、文本、視頻檢測(cè)技術(shù),可自動(dòng)檢測(cè)涉黃、廣告、涉暴、涉政等內(nèi)容,幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括內(nèi)容審核服務(wù)介紹和基本操作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),了解來(lái)自:百科09:55:59 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 功能介紹 返回指定版本的信息。 為了支持功能不斷擴(kuò)展,Nova API支持版本號(hào)區(qū)分。Nova中有兩種形式的版本號(hào): "主版本號(hào)": 具有獨(dú)立的url。 "微版本號(hào)": 通過(guò)Http請(qǐng)求頭X-OpenStack-Nova-API-Version來(lái)使用,從來(lái)自:百科
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1:1。例如一個(gè)班級(jí)有一個(gè)班主任。 一對(duì)多聯(lián)系:實(shí)體A中的每個(gè)實(shí)例在實(shí)體B中有n個(gè)實(shí)例(n≥0)與之關(guān)聯(lián),而實(shí)體B中的每個(gè)實(shí)例在實(shí)體A中最多只有一個(gè)實(shí)例與之關(guān)聯(lián)。 記為 1:n。例如一個(gè)班級(jí)有n個(gè)學(xué)生組成。 多對(duì)多聯(lián)系:實(shí)體A中的每個(gè)實(shí)例在實(shí)體B中有n個(gè)實(shí)例(n≥0)與之關(guān)聯(lián),而實(shí)體B中的每個(gè)實(shí)例在實(shí)體A中也有m個(gè)實(shí)例(m≥0)與之關(guān)聯(lián)。來(lái)自:百科利用華為云 數(shù)據(jù)湖探索 、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)以及永洪BI來(lái)分析用戶和商品的各種數(shù)據(jù)特征,可為營(yíng)銷決策、廣告推薦、信用評(píng)級(jí)、品牌監(jiān)控、用戶行為預(yù)測(cè)提供高質(zhì)量的信息。 利用華為云 數(shù)據(jù)湖 探索、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)以及永洪BI來(lái)分析用戶和商品的各種數(shù)據(jù)特征,可為營(yíng)銷決策、廣告推薦、信用評(píng)級(jí)、品牌監(jiān)控、用戶行為預(yù)測(cè)提供高質(zhì)量的信息。 使用 DLI 進(jìn)行電商BI報(bào)表分析來(lái)自:專題
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APP。 推薦使用內(nèi)存優(yōu)化型 彈性云服務(wù)器 ,主要提供高內(nèi)存實(shí)例,同時(shí)可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。 對(duì)內(nèi)存要求高、數(shù)據(jù)量大并且數(shù)據(jù)訪問量大、要求快速的數(shù)據(jù)交換和處理的場(chǎng)景。例如廣告精準(zhǔn)營(yíng)銷、電商、移動(dòng)APP。 推薦使用內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器,主要提供高內(nèi)存實(shí)例,同時(shí)可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。來(lái)自:專題T規(guī)則。通過(guò)創(chuàng)建SNAT規(guī)則,您可以將該子網(wǎng)下的云主機(jī)通過(guò)共享彈性公網(wǎng)IP訪問互聯(lián)網(wǎng)。 一個(gè)子網(wǎng)或一條網(wǎng)段對(duì)應(yīng)一條SNAT規(guī)則,如果VPC中有多個(gè)子網(wǎng)或網(wǎng)段需要訪問公網(wǎng),則可以通過(guò)創(chuàng)建多個(gè)SNAT規(guī)則實(shí)現(xiàn)共享彈性公網(wǎng)IP資源。 公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)創(chuàng)建成功后,您需要?jiǎng)?chuàng)建SNAT規(guī)則。通來(lái)自:專題可識(shí)別三千多種物體以及兩萬(wàn)多種場(chǎng)景和概念標(biāo)簽,一個(gè)圖像可包含多個(gè)標(biāo)簽內(nèi)容,語(yǔ)義內(nèi)容非常豐富。更智能、準(zhǔn)確的理解圖像內(nèi)容,讓智能相冊(cè)管理、照片檢索和分類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別來(lái)自:百科圖像的內(nèi)容標(biāo)簽缺乏,導(dǎo)致用戶檢索效率較低。針對(duì)圖像標(biāo)簽場(chǎng)景, 圖像識(shí)別 服務(wù)可以更準(zhǔn)確、智能的理解圖像內(nèi)容。讓智能相冊(cè)管理、照片檢索和分類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。并且可識(shí)別三千多種物體以及兩萬(wàn)多種場(chǎng)景和概念標(biāo)簽,一個(gè)圖像可包含多個(gè)標(biāo)簽內(nèi)容,語(yǔ)義內(nèi)容非常豐富。 同時(shí)提供了名人識(shí)別和翻來(lái)自:百科16:28:30 內(nèi)容審核-圖像 Moderation(Image),基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案,準(zhǔn)確識(shí)別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場(chǎng)景等內(nèi)容,識(shí)別快速準(zhǔn)確,幫助企業(yè)降低人力審核成本 視頻直播 在互動(dòng)直播場(chǎng)景中,成千上萬(wàn)個(gè)房間并發(fā)直播,人工審核直播內(nèi)容幾乎不可能。來(lái)自:百科電商行業(yè)需要獲取多個(gè)途徑的信息做關(guān)聯(lián)分析,以便更好地做精準(zhǔn)營(yíng)銷,提高轉(zhuǎn)化率。如:關(guān)聯(lián)【頁(yè)面廣告點(diǎn)擊事件數(shù)據(jù)】和【用戶注冊(cè)數(shù)據(jù)】,獲取不同年齡段喜歡的廣告類型,以便對(duì)不同年齡段用戶投放更精準(zhǔn)的廣告 優(yōu)勢(shì) 跨源分析 數(shù)據(jù)免搬遷,就可以關(guān)聯(lián)分析存在 OBS 中的【頁(yè)面廣告點(diǎn)擊事件數(shù)據(jù)】和RDS中的【用戶注冊(cè)數(shù)據(jù)】 純SQL操作來(lái)自:百科