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●車牌圖片讀取文字，自動識別圖片中的車牌信息。 ●名片圖片讀取文字，自動識別名片中的信息，識別信息包括姓名、職位頭銜、公司、部門、聯(lián)系方式、地址、郵箱、傳真、郵編、公司網(wǎng)址等信息，并將識別結(jié)果返回給用戶。 ●VIN碼圖片讀取文字，自動識別圖片上的車架號信息。 票據(jù)類圖片讀取文字 ●增值稅發(fā)票圖片讀取文字來自：專題率 華為云圖片讀取文字能力展示： ●通用類圖片讀取文字支持表格、文檔、網(wǎng)絡(luò)圖片等任意格式圖片上韓文信息的自動化識別，自適應(yīng)分析各種版面和表格，快速實(shí)現(xiàn)各種文檔電子化。 ●證件類圖片讀取文字支持護(hù)照等證件圖片上有效信息的自動識別和關(guān)鍵字段結(jié)構(gòu)化提取。 ●票據(jù)類圖片讀取文字支持各種票來自：專題
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ester。每個(gè)harvester都會為新內(nèi)容讀取單個(gè)日志文件，并將新日志數(shù)據(jù)發(fā)送到libbeat，后者將聚合事件并將聚合數(shù)據(jù)發(fā)送到您為Filebeat配置的輸出。 harvester harvester:負(fù)責(zé)讀取單個(gè)文件的內(nèi)容。讀取每個(gè)文件，并將內(nèi)容發(fā)送到the output 每個(gè)文件啟動一個(gè)harvester來自：百科其他兩種事務(wù)隔離等級為： 3.Read Committed（已提交讀） 一個(gè)事務(wù)能讀取到其他事務(wù)提交過(Committed)的數(shù)據(jù)。 一個(gè)事務(wù)在處理過程中如果重復(fù)讀取某一個(gè)數(shù)據(jù)，而且這個(gè)數(shù)據(jù)恰好被其他事務(wù)修改并提交了，那么當(dāng)前重復(fù)讀取數(shù)據(jù)的事務(wù)就會出現(xiàn)同一個(gè)數(shù)據(jù)前后不同的情況。 在這個(gè)隔離級別會發(fā)生“不可重復(fù)讀”的場景。來自：百科
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更新操作需要通過重寫原始parquet文件完成。 優(yōu)點(diǎn)：讀取時(shí)，只讀取對應(yīng)分區(qū)的一個(gè)數(shù)據(jù)文件即可，較為高效。 缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)寫入的時(shí)候，需要復(fù)制一個(gè)先前的副本再在其基礎(chǔ)上生成新的數(shù)據(jù)文件，這個(gè)過程比較耗時(shí)。且由于耗時(shí)，讀請求讀取到的數(shù)據(jù)相對就會滯后。 2、Merge On Read來自：專題![]()
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OpenSource SQL作業(yè) 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS 主要介紹使用Flink opensource sql作業(yè)從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS。 主要介紹使用Flink opensource sql作業(yè)從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS。 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS Flink OpenSource來自：專題![]()
分布式緩存由一個(gè)服務(wù)端實(shí)現(xiàn)管理和控制，有多個(gè)客戶端節(jié)點(diǎn)存儲數(shù)據(jù)，可以進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的讀取速率。那么我們要讀取某個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候，應(yīng)該選擇哪個(gè)節(jié)點(diǎn)呢？如果挨個(gè)節(jié)點(diǎn)找，那效率就太低了。因此需要根據(jù)一致性哈希算法確定數(shù)據(jù)的存儲和讀取節(jié)點(diǎn)。以數(shù)據(jù)D，節(jié)點(diǎn)總個(gè)數(shù)N為基礎(chǔ)，通過一致性哈希算法計(jì)算出數(shù)據(jù)D對應(yīng)的來自：百科![]()
B又向區(qū)域 E和區(qū)域 G寫了自己的元數(shù)據(jù)，則云服務(wù)器 A寫入的數(shù)據(jù)將會被替換，隨后讀取區(qū)域 G的元數(shù)據(jù)時(shí)即會出現(xiàn)錯(cuò)誤。 數(shù)據(jù)緩存導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致 當(dāng)一個(gè)共享云硬盤同時(shí)掛載給兩臺云服務(wù)器時(shí)，若云服務(wù)器 A上的應(yīng)用讀取區(qū)域 R和區(qū)域 G的數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)記錄在緩存中，此時(shí)云服務(wù)器 A上的其他進(jìn)程或來自：百科![]()
多個(gè)副本的數(shù)據(jù)都寫入完成時(shí)，才會向應(yīng)用返回?cái)?shù)據(jù)寫入成功的響應(yīng)。 讀取數(shù)據(jù)失敗時(shí)，自動修復(fù)損壞的副本 當(dāng)應(yīng)用讀數(shù)據(jù)失敗時(shí)，存儲系統(tǒng)會判斷錯(cuò)誤類型。如果是物理磁盤扇區(qū)讀取錯(cuò)誤，則存儲系統(tǒng)會自動從其他節(jié)點(diǎn)保存的副本中讀取數(shù)據(jù)，然后在物理磁盤扇區(qū)錯(cuò)誤的節(jié)點(diǎn)上重新寫入數(shù)據(jù)，從而保證數(shù)據(jù)副本總數(shù)不減少以及副本數(shù)據(jù)一致性。來自：百科![]()
"374598n", "cpu_accumulated" : "127739654828n", "memory" : "1540Ki", "memory_rss" : "284Ki", "memory_usage" : "1804Ki" } } ], "metadata" : { "creationTimestamp"來自：百科![]()
監(jiān)控容器和日志讀取容器。 首先web容器中只運(yùn)行web軟件，對外暴露的端口為80 監(jiān)控容器中運(yùn)行web容器的監(jiān)控軟件，此監(jiān)控軟件只需要監(jiān)控127.0.0.1:80即可完成web服務(wù)的監(jiān)控。因?yàn)镻OD內(nèi)的容器共享IP地址。 日志讀取容器，只需要將相關(guān)路徑下的文件讀取上報(bào)給對應(yīng)的日志來自：百科![]()
OpenSource SQL中彈性資源池的使用 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到Elasticsearch 從MySQL CDC源表讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS 從PostgreSQL CDC源表讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS 查看更多 收起 相關(guān)推薦 什么是云計(jì)算_云計(jì)算介紹_云計(jì)算技術(shù)來自：專題![]()
設(shè)置gsql變量NAME為VALUE。 變量的示例和詳細(xì)說明請參見變量。 - -X, --no-gsqlrc 不讀取啟動文件（系統(tǒng)范圍的gsqlrc或者用戶的~/.gsqlrc都不讀取）。 說明： 啟動文件默認(rèn)為~/.gsqlrc，或通過PSQLRC環(huán)境變量指定。 - -1 ("one")來自：專題![]()
97、30、50、60。 支持H.264、H.265、MPEG2、MPEG4、VC1、VP8、VP9編碼格式視頻的GPU解碼。 暴力分揀識別 從指定的URL地址中讀取視頻數(shù)據(jù)時(shí)，視頻大小不能超過1GB。 只支持正對卡車的分揀監(jiān)控視頻。 分揀員的在畫面中的比例不低于10%。 畫面中的正在分揀的卡車數(shù)量不多于2。來自：百科![]()
SDK):功能介紹 刪除桶策略(Python SDK):功能介紹 OBS上的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:獲取源數(shù)據(jù)的OBS路徑并設(shè)置讀取權(quán)限 OBS上的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:獲取源數(shù)據(jù)的OBS路徑并設(shè)置讀取權(quán)限來自：百科![]()
認(rèn)機(jī)制以確保消息在多個(gè)副本之間的一致性。 對于消費(fèi)者而言，它可以從任何一個(gè)副本中讀取數(shù)據(jù)，并且可以使用偏移量來跟蹤自己讀取的位置。如果消費(fèi)者在讀取消息時(shí)發(fā)生故障，它可以從上次的偏移量處恢復(fù)，并繼續(xù)讀取剩余的消息。 總之，Kafka通過持久化存儲和副本機(jī)制來保證消息的可靠性和高可用來自：專題![]()
ERR：(errcode) AT+HWICCI DLI ST：讀取使用的eSIM卡內(nèi)部ICCID列表，將所有的ICCID以及其類型和狀態(tài)展示，num表示讀取的卡的個(gè)數(shù)，按照[iccid, type,status]將信息展示出來。 code定義：1、讀取失??；2、ESIM不識別；3、不支持該功能；4、位置錯(cuò)誤；來自：百科![]()
在對數(shù)據(jù)庫沒有寫請求，但是有大量讀請求的應(yīng)用場景下，數(shù)據(jù)庫的主備節(jié)點(diǎn)可能難以承受讀取壓力，甚至對業(yè)務(wù)造成影響。為了分擔(dān)主備節(jié)點(diǎn)的訪問壓力，您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)只讀節(jié)點(diǎn)，來滿足大量的數(shù)據(jù)庫讀取需求，增加應(yīng)用的吞吐量。 只讀節(jié)點(diǎn)與備節(jié)點(diǎn)（Secondary）的區(qū)別 節(jié)點(diǎn) 說明來自：百科
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