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- 基于深度學(xué)習(xí)的高光譜圖像分類 內(nèi)容精選 換一換
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來自:百科提供豐富的部署步驟,有助于用戶制定標(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)用場景 在您進行新系統(tǒng)升級時,會遇到停服部署或者無法灰度驗證的情況,本實踐采用基于Nginx負(fù)載均衡機制,在不影響業(yè)務(wù)正常運行的前提下,實現(xiàn)系統(tǒng)的平滑升級。 方案架構(gòu) 基于Nginx實現(xiàn)灰度發(fā)布來自:專題
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對軟件開發(fā)人員來說,此規(guī)范可以保證軟件產(chǎn)品的質(zhì)量,可以作為和其他程序員溝通的標(biāo)準(zhǔn),若編碼規(guī)則是建立在廣泛的共識之上,更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 對軟件開發(fā)人員來說,此規(guī)范可以保證軟件產(chǎn)品的質(zhì)量,可以作為和其他程序員溝通的標(biāo)準(zhǔn),若編碼規(guī)則是建立在廣泛的共識之上,更有利于產(chǎn)品的發(fā)展。 在線學(xué)習(xí) 基于應(yīng)用服務(wù)網(wǎng)格的灰度發(fā)布 微認(rèn)證來自:專題務(wù)構(gòu)建發(fā)布,但可能存在一定的生產(chǎn)安全風(fēng)險。 一種是Master加Agent模式。Master節(jié)點主要是處理調(diào)度構(gòu)建作業(yè),把構(gòu)建分發(fā)到Agent實際執(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進行,即執(zhí)行Master分配的任務(wù),并返回任務(wù)的進度和結(jié)果。 本實踐采用M來自:專題
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Studio配套人工服務(wù)(H CS 版)的Saas產(chǎn)品。這款產(chǎn)品是一站式AI開發(fā)應(yīng)用平臺,旨在為不同行業(yè)的用戶提供人工智能端到端解決方案,幫助用戶以最快的速度、最少的時間開展人工智能的開發(fā)與部署工作。 Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(HCS版)的亮點在于其全類型數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入管來自:專題學(xué)生云服務(wù)器-企業(yè)電商 對內(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)交換和處理的場景。例如廣告精準(zhǔn)營銷、電商、移動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)存實例,同時可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。 學(xué)生云服務(wù)器-圖形渲染 對圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存,大量數(shù)據(jù)處來自:專題基于改進的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準(zhǔn)確率高 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群,快速識別敏感信息 網(wǎng)站論壇 不合規(guī)圖片的識別和處理是用戶原創(chuàng)內(nèi)容(UGC)類網(wǎng)站的重點工作,基于 內(nèi)容審核 ,可以識別并預(yù)警用戶上傳的不合規(guī)圖片,幫助客戶快速定位處理,降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險 優(yōu)勢 準(zhǔn)確率高 基于改進的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準(zhǔn)確率高 處理速度快來自:百科本課程針對 OBS 對象存儲服務(wù)有需求的用戶,通過本課程學(xué)習(xí),用戶將對OBS對象存儲服務(wù)形成整體了解,學(xué)會在正確的場景下使用對象存儲服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 塊存儲服務(wù)EVS:云上堅實的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學(xué)習(xí),用戶將對云硬盤形成系統(tǒng)的理解,掌握云硬盤的相關(guān)知識及如何在對應(yīng)的場景下使用云硬盤。 課程目標(biāo)來自:專題和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險。 場景優(yōu)勢如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快:單張 圖像識別 速度小于0.1秒。 網(wǎng)站論壇 不合規(guī)圖片的識別和處理是用戶原創(chuàng)內(nèi)容(UGC)類網(wǎng)站的重點工作,基于內(nèi)容審核,可以識別并預(yù)警用戶上傳的不合規(guī)圖片,幫助客戶快速定位處理,降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險。來自:百科用戶駕駛行為的分析結(jié)果。 場景: 本次實戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù)為車主的駕駛行為信息,包括車主在日常的駕駛行為中,是否急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息,通過Spark組件的強大的分析能力,分析統(tǒng)計指定時間段內(nèi),車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 MapReduce服務(wù)來自:百科
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