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- 基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)牌定位識(shí)別 內(nèi)容精選 換一換
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如何知道學(xué)習(xí)卡是否已激活成功？ 如果您在激活學(xué)習(xí)卡的過(guò)程中看到“學(xué)習(xí)卡已成功激活”的提示界面，表示激活操作成功。 接下來(lái)您可以登錄優(yōu)學(xué)院平臺(tái)，在【課程】菜單下可以看到學(xué)習(xí)卡對(duì)應(yīng)的課程，證明學(xué)習(xí)卡已激活成功。 如果您既沒(méi)有看到學(xué)習(xí)卡成功激活的提示，也無(wú)法正常登錄，請(qǐng)重新激活學(xué)習(xí)卡或撥打來(lái)自：云商店來(lái)自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)牌定位識(shí)別 相關(guān)內(nèi)容
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提供豐富的部署步驟，有助于用戶(hù)制定標(biāo)準(zhǔn)的部署流程，降低部署成本，提升發(fā)布效率。 了解更多 應(yīng)用場(chǎng)景 在您進(jìn)行新系統(tǒng)升級(jí)時(shí)，會(huì)遇到停服部署或者無(wú)法灰度驗(yàn)證的情況，本實(shí)踐采用基于Nginx負(fù)載均衡機(jī)制，在不影響業(yè)務(wù)正常運(yùn)行的前提下，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的平滑升級(jí)。 方案架構(gòu) 基于Nginx實(shí)現(xiàn)灰度發(fā)布來(lái)自：專(zhuān)題換為自然流暢的語(yǔ)音，提供特定領(lǐng)域的 語(yǔ)音合成 。 定制語(yǔ)音識(shí)別 定制語(yǔ)音識(shí)別提供了一句話識(shí)別，錄音文件識(shí)別功能。 一句話識(shí)別：可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以?xún)?nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶(hù)上傳的二進(jìn)制音頻格式數(shù)據(jù)，系統(tǒng)經(jīng)過(guò)處理，生成語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的文字。 錄音文件識(shí)別：對(duì)于錄制的長(zhǎng)語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別，轉(zhuǎn)寫(xiě)成文字，來(lái)自：百科
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ModelArts Pro的應(yīng)用場(chǎng)景 ModelArts Pro的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-18 16:06:13 華為云ModelArts Pro定位為企業(yè)AI生產(chǎn)力工具，提供了一種全新的行業(yè)AI落地方式，將算法專(zhuān)家的積累和行業(yè)專(zhuān)家的知識(shí)沉淀在相應(yīng)的套件和行業(yè)工作流(Wor來(lái)自：百科![]()
務(wù)構(gòu)建發(fā)布，但可能存在一定的生產(chǎn)安全風(fēng)險(xiǎn)。 一種是Master加Agent模式。Master節(jié)點(diǎn)主要是處理調(diào)度構(gòu)建作業(yè)，把構(gòu)建分發(fā)到Agent實(shí)際執(zhí)行，監(jiān)視Agent的狀態(tài)。業(yè)務(wù)構(gòu)建發(fā)布的工作交給Agent進(jìn)行，即執(zhí)行Master分配的任務(wù)，并返回任務(wù)的進(jìn)度和結(jié)果。 本實(shí)踐采用M來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云知識(shí) 基于云容器引擎部署NGINX應(yīng)用 基于云容器引擎部署NGINX應(yīng)用 時(shí)間：2020-12-02 11:11:48 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)基于華為云云容器引擎CCE快速部署NGINX容器應(yīng)用，并管理該容器應(yīng)用的全生命周期的技能鍛煉，使用戶(hù)具備將云容器引擎應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中的能力。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
FF格式的圖片。 Ø圖像各邊的像素大小在100到8000px之間。 Ø支持圖像中行駛證任意角度的水平旋轉(zhuǎn)。 Ø支持少量扭曲，扭曲后圖像中的行駛證長(zhǎng)寬比與實(shí)際行駛證相差不超過(guò)10%。 Ø能處理反光、暗光、防偽標(biāo)識(shí)等干擾的圖片但影響識(shí)別精度。 Ø目前只支持識(shí)別2008年版的行駛證。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
支持對(duì)火車(chē)票上主要字段進(jìn)行結(jié)構(gòu)化識(shí)別，包括始發(fā)站、目的站、車(chē)次、日期、票價(jià)、姓名等。 定額發(fā)票識(shí)別 支持對(duì)定額發(fā)票中的發(fā)票代碼、發(fā)票號(hào)碼、金額信息、發(fā)票地址等信息的結(jié)構(gòu)化識(shí)別。 車(chē)輛通行費(fèi)發(fā)票識(shí)別 支持對(duì)車(chē)輛通行費(fèi)發(fā)票中的關(guān)鍵文字信息的結(jié)構(gòu)化識(shí)別。 飛機(jī)行程單識(shí)別 支持對(duì)飛機(jī)行程單中全字段的信息結(jié)構(gòu)化識(shí)別。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
視頻標(biāo)簽 (簡(jiǎn)稱(chēng)VCT)，基于深度學(xué)習(xí)對(duì)視頻進(jìn)行場(chǎng)景分類(lèi)、人物識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別等多維度分析，形成層次化的分類(lèi)標(biāo)簽。 功能描述 場(chǎng)景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中的場(chǎng)景信息的分析，輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場(chǎng)景標(biāo)簽 人物識(shí)別 基于對(duì)視頻中的人物信息的分析，輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)來(lái)自：百科![]()
內(nèi)容審核-文本Moderation(Text)，基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和內(nèi)容審核模型，可自動(dòng)識(shí)別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容，幫助客戶(hù)降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶(hù)體驗(yàn) 功能描述 政治敏感檢測(cè) 識(shí)別文本中的涉政敏感、反動(dòng)等不良信息 涉黃低俗檢測(cè) 識(shí)別文本中不合規(guī)范的涉黃、低俗內(nèi)容 辱罵語(yǔ)句檢測(cè)來(lái)自：百科![]()
AI機(jī)器人、AI游戲眼鏡、AI美圖……市場(chǎng)上層出不窮的AI產(chǎn)品讓人眼花繚亂。在AI市場(chǎng)的繁榮之下，是日新月異的AI技術(shù)！本期課程依托華為云EI服務(wù)，帶領(lǐng)開(kāi)發(fā)者學(xué)習(xí)和體驗(yàn)多項(xiàng)國(guó)際前沿AI技術(shù)！期望通過(guò)開(kāi)發(fā)者的學(xué)習(xí)，幫助企業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動(dòng)化、提升效率，同時(shí)這也是華為云奉獻(xiàn)給開(kāi)發(fā)者們的一場(chǎng)技術(shù)盛宴。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自：百科![]()
時(shí)長(zhǎng)。 5、購(gòu)買(mǎi)的套餐包在生效期內(nèi)，扣費(fèi)方式是先扣除已購(gòu)買(mǎi)的套餐包內(nèi)的額度后，超出部分以按需計(jì)費(fèi)的方式進(jìn)行結(jié)算。 6、購(gòu)買(mǎi)的套餐包到期后如果沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)新的套餐包，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)為按需計(jì)費(fèi)。 查看詳情 實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別、錄音文件識(shí)別常見(jiàn)問(wèn)題解答 實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別、錄音文件識(shí)別常見(jiàn)問(wèn)題解答 實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)支持哪些語(yǔ)言？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
、涉暴等多種違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的 內(nèi)容審核 ，以及檢測(cè)圖像清晰度和構(gòu)圖質(zhì)量等功能。 內(nèi)容審核的應(yīng)用場(chǎng)景 經(jīng)典應(yīng)用場(chǎng)景 不合規(guī)內(nèi)容檢測(cè) 不合規(guī)內(nèi)容檢測(cè) 不合規(guī)內(nèi)容的識(shí)別和處理是UGC類(lèi)網(wǎng)站內(nèi)容審核的重點(diǎn)工作，基于內(nèi)容檢測(cè)，可以識(shí)別并預(yù)警用戶(hù)上傳的不合規(guī)內(nèi)容，幫助客戶(hù)快速定位處理，降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)網(wǎng)站內(nèi)容安全。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來(lái)會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過(guò)基于TensorFlow的MNIST手寫(xiě)體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn)，加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來(lái)自：百科![]()
您指定的銀行支付頁(yè)面。 3、已通過(guò)網(wǎng)銀付款了，可是沒(méi)有收到激活碼？ 請(qǐng)您先查看您的網(wǎng)上銀行交易記錄，確認(rèn)款項(xiàng)是否成功劃出。 若款項(xiàng)已成功劃出，請(qǐng)用購(gòu)買(mǎi)時(shí)的賬號(hào)，登錄優(yōu)學(xué)院網(wǎng)站。在首頁(yè)左上方個(gè)人頭像右側(cè)點(diǎn)擊【我的訂單】，進(jìn)入我的訂單頁(yè)面。在我的訂單頁(yè)面，可以看到您訂購(gòu)和支付的訂單信來(lái)自：云商店![]()
索和分類(lèi)、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 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝，還是經(jīng)過(guò)二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻來(lái)自：百科![]()
識(shí)別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報(bào)表的電子化，恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 提取表格內(nèi)的文字和所在行列位置信息，適應(yīng)不同格式的表格。同時(shí)也識(shí)別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報(bào)表的電子化，恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 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)的來(lái)自：專(zhuān)題![]()
并進(jìn)行監(jiān)控。 跨云服務(wù)的分布式應(yīng)用監(jiān)控：對(duì)于同時(shí)使用了多種云服務(wù)的分布式應(yīng)用，提供統(tǒng)一的運(yùn)維平臺(tái)，便于您對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行立體排查。 事件告警靈活通知：提供多種異常檢測(cè)策略并支持豐富的異常事件觸發(fā)方式及API。 立體化運(yùn)維 您需全方位掌控系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，并快速響應(yīng)各類(lèi)問(wèn)題。 AOM 提供從來(lái)自：百科![]()
法應(yīng)用，并實(shí)現(xiàn)售賣(mài)機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng)，是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)（如網(wǎng)關(guān)）上，讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理，來(lái)自：專(zhuān)題![]()
企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下的安全挑戰(zhàn)，如何應(yīng)對(duì)非法入侵顯得尤為重要，微認(rèn)證通過(guò)對(duì)主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè)，識(shí)別病毒并查殺隔離，保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 立即購(gòu)買(mǎi) Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)的頻繁和嚴(yán)重；暴力破解仍是安全事件的“高發(fā)地”，利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊的安全事件占近年來(lái)年安全事件總數(shù)的33%來(lái)自：專(zhuān)題
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