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    回給用戶。 4、網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別:自動(dòng)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)圖片內(nèi)的所有文字及其對(duì)應(yīng)位置信息,并能根據(jù)識(shí)別出來(lái)的結(jié)果進(jìn)行聯(lián)系人信息的提取,同時(shí)可供進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘后處理操作。 5、智能分類識(shí)別:自動(dòng)檢測(cè)定位圖片上指定要識(shí)別的票證,一次掃描即可識(shí)別票證的位置坐標(biāo)、結(jié)構(gòu)化識(shí)別的內(nèi)容以及對(duì)應(yīng)的類別。 表格 OCR 適用的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些?
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    2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 3、掌握無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 4、掌握分類問(wèn)題,數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識(shí)及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 第2章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-線性回歸 第3章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-邏輯回歸 第4章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-KNN
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    面向交通管理部門,基于地圖及多源動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)能力、數(shù)據(jù)挖掘分析能力、模型算法等能力,提靜態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn)地圖服務(wù)、歷史事故分析服務(wù)、道路安全風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警、道路安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、輔助決策功能。 面向交通管理部門,基于地圖及多源動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)能力、數(shù)據(jù)挖掘分析能力、模型算法等能力,提靜態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn)地圖服
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    作,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 應(yīng)用層:數(shù)據(jù)加載工具、ETL(Extract-Transform-Load)工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具,均可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口與 GaussDB (DWS)集成。GaussDB(DWS)兼容PostgreSQL生態(tài),且SQL語(yǔ)法進(jìn)行了兼
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    。 基礎(chǔ)設(shè)施層:是智慧校園平臺(tái)的基礎(chǔ)設(shè)施保障,提供異構(gòu)通信網(wǎng)絡(luò),廣泛的物聯(lián)感知和海量數(shù)據(jù)匯集存儲(chǔ),為智慧校園的各種應(yīng)用提供基礎(chǔ)支持,為大數(shù)據(jù)挖掘,分析提供數(shù)據(jù)支撐。包括校園設(shè)施,網(wǎng)絡(luò)改造,云數(shù)據(jù)中心,互聯(lián)互通。 1.支撐平臺(tái)層:是體現(xiàn)智慧校園云計(jì)算及其服務(wù)能力的核心層,為智慧校園
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    SoH)、高性能數(shù)據(jù)庫(kù)以及分布式內(nèi)存緩存等應(yīng)用。 E1型:主要支持OLTP場(chǎng)景,如內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)(如SAP HANA BWoH)、大數(shù)據(jù)處理引擎以及數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用。 表1 E3型彈性云服務(wù)器的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存(GB) 網(wǎng)卡個(gè)數(shù)上限 虛擬化類型 e3.7xlarge.12 28 348
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