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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫在線遷移工具DRS 數(shù)據(jù)庫在線遷移工具DRS 時間：2021-02-20 17:23:01 在線遷移是指在 數(shù)據(jù)復制服務 器能夠同時連通源數(shù)據(jù)庫和目標數(shù)據(jù)庫的情況下，只需要配置遷移的源、目標數(shù)據(jù)庫實例及遷移對象即可自動完成整個數(shù)據(jù)遷移過程。 •特點：通過增量來自：百科華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫備份遷移工具DRS 數(shù)據(jù)庫備份遷移工具DRS 時間：2021-02-20 17:36:07 數(shù)據(jù)庫遷移 工具DRS備份遷移通過將源數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)導出成備份文件，并上傳至對象存儲服務，然后恢復到目標數(shù)據(jù)庫。備份遷移可以幫助您在云服務不觸碰源數(shù)據(jù)庫的情況下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)遷移。來自：百科
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫遷移工具 - DRS 數(shù)據(jù)庫遷移工具 - DRS 時間：2021-02-20 09:41:28 數(shù)據(jù)復制 服務（ Data Replication Service ，簡稱為DRS）是一種易用、穩(wěn)定、高效，用于 數(shù)據(jù)庫平滑遷移和數(shù)據(jù)庫持續(xù)同步的云服務。DRS圍繞 云數(shù)據(jù)庫 ，降低了數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)來自：百科AI基礎課程--常用框架工具 AI基礎課程--常用框架工具 時間：2020-12-16 09:46:51 Python作為目前最為流行的一種編程語言，擁有數(shù)十萬的工具包，包含了非常多的領域，如：用于數(shù)據(jù)分析和計算的numpy、pandas； 數(shù)據(jù)可視化 工具matplotlib等。 課程簡介來自：百科
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華為云計算 云知識 依賴管理工具如何配置 依賴管理工具如何配置 時間：2020-10-22 10:19:10 選擇依賴管理工具NPM 準備工作 使用前，請確保您已經(jīng)安裝node.js（或io.js）和npm，如果您尚未安裝，請點擊此處加速下載安裝。 使用說明 NPM的配置文件為用戶根目錄下的：~/來自：百科![]()
提取圖片中的文字如何提高識別速度？ ? 識別速度與圖片大小有關(guān)，圖片大小會影響網(wǎng)絡傳輸、圖片base64解碼等處理過程的時間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當壓縮圖片的大小，以便降低圖片識別時間。推薦上傳JPG圖片格式。 根據(jù)實踐經(jīng)驗，一般建議證件類的小圖(文字少)在1M以下，A4紙大小的密集文檔大圖在2M以下。來自：專題![]()
怎么圖片轉(zhuǎn)文字 將圖片中的文字提取出來 怎么將圖片中的文字提取出來 文字識別（ Optical Character Recognition ，簡稱 OCR ）是指將圖片、掃描件或PDF、OFD文檔中的打印字符進行檢測識別成可編輯的文本格式，以JSON格式返回識別結(jié)果。 文字識別使用前必讀來自：專題![]()
OBS 特性指南-圖像處理 圖片處理特性（Image Processing）是對象存儲服務（Object Storage Service，OBS）為用戶提供穩(wěn)定、安全、高效、易用、低成本的圖片處理服務，包括：圖片瘦身、圖片剪切、圖片縮放、圖片水印、格式轉(zhuǎn)換等。 OBS圖像處理應用場景 圖片處理支持用來自：專題![]()
華為云計算 云知識 華為云 CDN 為您快速分發(fā)高清圖片 華為云CDN為您快速分發(fā)高清圖片 時間：2022-04-29 09:16:26 【CDN鉅惠】 在互聯(lián)網(wǎng)領域里，對于網(wǎng)站而言，什么是最重要的，有人可能會說是美觀，有人可能會說是創(chuàng)意；其實，最重要的是速度，瀏覽訪問網(wǎng)站的打開速度來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫遷移工具DRS優(yōu)勢 數(shù)據(jù)庫遷移工具DRS優(yōu)勢 時間：2021-02-22 10:09:55 數(shù)據(jù)復制服務（Data Replication Service，簡稱為DRS）是一種易用、穩(wěn)定、高效，用于 數(shù)據(jù)庫平滑遷移和數(shù)據(jù)庫持續(xù)同步的云服務。DRS圍繞云數(shù)據(jù)庫，降低了數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 時間：2020-12-01 10:31:05 本實驗指導用戶基于Notebook對Python編程語言有一個基礎的認知，掌握Python的基礎語法。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
日志組和日志流是 云日志 服務進行日志管理的基本單位，在使用云日志服務時，您首先需要創(chuàng)建一個日志組和日志流，具體操作請參見創(chuàng)建日志組日志流 2.ICAgent是云日志服務的日志采集工具，運行在需要采集日志的云主機中。首次使用云日志服務采集主機的日志時，需要安裝ICAgent。，具體操作請參見安裝iCagent。 3.IC來自：專題![]()
和外部數(shù)據(jù)源。要想充分利用這些數(shù)據(jù)，制定由數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，現(xiàn)代商業(yè)智能 (BI) 系統(tǒng)必不可少。 BI工具是什么？ BI工具是利用一組方法和技術(shù)來準備，呈現(xiàn)和幫助分析數(shù)據(jù)的工具。通過此過程，數(shù)據(jù)將轉(zhuǎn)化為可操作的業(yè)務信息，幫助決策者和最終用戶做出更有效的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。 BI能給企業(yè)帶來哪些價值？來自：專題![]()
和外部數(shù)據(jù)源。要想充分利用這些數(shù)據(jù)，制定由數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，現(xiàn)代商業(yè)智能 (BI) 系統(tǒng)必不可少。 BI工具是什么？ BI工具是利用一組方法和技術(shù)來準備，呈現(xiàn)和幫助分析數(shù)據(jù)的工具。通過此過程，數(shù)據(jù)將轉(zhuǎn)化為可操作的業(yè)務信息，幫助決策者和最終用戶做出更有效的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。 BI能給企業(yè)帶來哪些價值？來自：專題![]()
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云知識 數(shù)據(jù)庫客戶端工具介紹 數(shù)據(jù)庫客戶端工具介紹 時間：2021-05-31 18:05:12 數(shù)據(jù)庫 客戶端工具的存在主要是為了讓用戶更加便捷地連接數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)庫進行各種操作和調(diào)試。 gsql： 向 GaussDB (DWS)提供在命令行運行的交互式數(shù)據(jù)庫連接工具。 Data Studio：來自：百科![]()
OCR服務支持上傳圖片后直接導出結(jié)果嗎？ 目前OCR服務不支持上傳圖片后直接導出結(jié)果，需要通過調(diào)用API的方式使用。具體操作請參考《文字識別服務快速入門》。 圖片轉(zhuǎn)文字實用文檔下載 圖片轉(zhuǎn)文字 最新動態(tài) 立即下載 圖片轉(zhuǎn)文字 產(chǎn)品介紹 立即下載 圖片轉(zhuǎn)文字 快速入門 立即下載 圖片轉(zhuǎn)文字來自：專題![]()
使用 DLI 進行電商BI報表分析:步驟1：上傳數(shù)據(jù) 本地Windows主機使用OBS上傳文件到Windows云服務器:操作流程 創(chuàng)建并提交Spark Jar作業(yè):步驟1：上傳數(shù)據(jù)至OBS 本地Windows主機使用OBS上傳文件到Windows云服務器:操作流程 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè):步驟1：上傳數(shù)據(jù)至OBS來自：百科![]()
需要多并發(fā)請求，請?zhí)崆奥?lián)系我們。 網(wǎng)絡圖片識別 Ø支持中英文及部分中文繁體字。 Ø只支持識別JPG、JPEG、PNG、BMP、TIFF、GIF、WEBP格式圖片。 Ø支持常見網(wǎng)絡圖片如：手機截圖、電腦截圖、電商產(chǎn)品圖及廣告設計圖等互聯(lián)網(wǎng)圖片。 Ø圖像各邊的像素大小在15到8192px之間。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 愛AI美食圖片分類大賽 愛AI美食圖片分類大賽 時間：2020-12-09 14:39:16 愛（AI）美食美食圖片分類大賽是面向所有AI開發(fā)者入門實戰(zhàn)賽，適用于正在學習AI的初學者，目標是為AI開發(fā)者提供一個交流學習、實戰(zhàn)挑戰(zhàn)的平臺。 賽事介紹 人間煙火氣，來自：百科![]()
內(nèi)（具體請以各個服務API文檔為準）。 文字識別如何提高識別速度？ 識別速度與圖片大小有關(guān)，圖片大小會影響網(wǎng)絡傳輸、圖片base64解碼等處理過程的時間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當壓縮圖片的大小，以便降低圖片識別時間。推薦上傳JPG圖片格式。根據(jù)實踐經(jīng)驗，一般建議證件類的小圖(文字少)在1M來自：專題
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