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點有一個全方位的了解。再結(jié)合5G技術(shù)，學(xué)生可以隨時隨地的開展這種互動的學(xué)習(xí)活動。 -學(xué)習(xí)內(nèi)容免下載，免安裝，隨時學(xué)習(xí)。 -支持多個平臺，學(xué)校家庭無縫切換。 -基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，開展針對性的學(xué)習(xí)，有效提升成績。 教育行業(yè)解決方案 人工智能、大數(shù)據(jù)、 區(qū)塊鏈 等技術(shù)迅猛發(fā)展，正在改變?nèi)?來自：百科造個性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺，實現(xiàn)課內(nèi)學(xué)習(xí)向課外學(xué)習(xí)的延展，幫助每個學(xué)生實現(xiàn)彈性有效的針對性自主學(xué)習(xí)； 區(qū)域網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中心功能框架 （2）家庭教育 通過建設(shè)家庭教育平臺，讓家長通過家庭教育的系統(tǒng)學(xué)習(xí)，擁有親子教育能力、自我管理能力、經(jīng)營幸福家庭的能力。 （3）老年開放學(xué)院 老年教育作為終來自：云商店
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫進階學(xué)習(xí) 時間：2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向， 云數(shù)據(jù)庫 是解決方案的核心，學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理， 數(shù)據(jù)庫遷移 和根據(jù)業(yè)務(wù)場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷來自：百科軟件開發(fā)學(xué)習(xí)入門 一站式在線學(xué)習(xí)、實驗與考試，零基礎(chǔ)也可學(xué)習(xí)軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識 在線課程 體系化的培訓(xùn)課程，快速完成學(xué)習(xí)覆蓋，讓您輕松上云 基礎(chǔ)編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語言基礎(chǔ) Python語言進階 CodeArts 軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts介紹及實戰(zhàn)來自：專題
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品從多個電商平臺上獲取價格信息，綜合分析價格對比和價格趨勢，為商品購買提供價格決策； 圖片抓?。鹤ト√囟愋突蛘咛囟ㄖ黝}的圖片，可以用來個人收藏，也可用于AI圖像分析的圖片資源庫。我們今天要學(xué)習(xí)的，正是這一類。 Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)原理及基礎(chǔ) 網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的原理涉及三部分：P來自：百科![]()
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： 視頻直播 響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像，高效識別并預(yù)警不合規(guī)圖片，防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(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。來自：百科![]()
數(shù)字人形象。 背景：背景圖片列表，可本地導(dǎo)入圖片。支持更換背景圖。 PPT：PPT文件列表，需要用戶從本地導(dǎo)入后使用。 貼圖：各類貼圖列表，可本地導(dǎo)入素材。支持在當(dāng)前畫面基礎(chǔ)上，增加貼圖，豐富視頻畫面。 視頻：各類無聲音視頻列表，可本地導(dǎo)入視頻文件。支持添加為背景視頻。 音樂：各來自：專題![]()
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) 通過學(xué)習(xí)本課程，對云硬盤有系統(tǒng)的了解，并掌握相關(guān)操作。 立即學(xué)習(xí) 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN ：提升網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度來自：專題![]()
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age)，基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案，準(zhǔn)確識別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場景等內(nèi)容，識別快速準(zhǔn)確，幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測 可對圖像中涉黃信息進行識別并對涉黃程度量化，自動識別涉黃、低俗等內(nèi)容 涉政涉暴檢測 基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣來自：百科![]()
時間：2020-09-16 11:27:14 圖像搜索 （ Image Search ）基于深度學(xué)習(xí)與 圖像識別 技術(shù)，結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場景，利用特征向量化與搜索能力，幫助您從指定圖庫中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務(wù)以開放API（Application Programming In來自：百科![]()
GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能來自：專題![]()
圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進行檢測，準(zhǔn)確識別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識別 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)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識別可以檢測出經(jīng)過二次處理的不合規(guī)范圖片，使得統(tǒng)計數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、有效。來自：百科![]()
任意格式圖片上文字信息的自動化識別，自適應(yīng)分析各種版面和表格，快速實現(xiàn)各種文檔電子化。 了解更多 免費語音文字識別軟件 錄音轉(zhuǎn)文字 軟件可以選擇華為云錄音文件識別服務(wù)，華為云錄音文件識別基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以實現(xiàn)5小時以內(nèi)的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。支持垂直領(lǐng)域定制，對應(yīng)領(lǐng)域轉(zhuǎn)換效果更佳。來自：專題![]()
MOV格式的視頻。 背景替換 分身數(shù)字人是否支持更換背景。 包含如下選項，請根據(jù)實際情況選擇： 摳除拍攝背景：分身數(shù)字人支持更換背景。 保留拍攝背景：分身數(shù)字人使用拍攝時的原背景，不支持更換背景。 如果勾選“摳除拍攝背景”，制作分身數(shù)字人視頻時，可以替換背景。 視頻封面（可選）來自：專題![]()
華為云計算 云知識 網(wǎng)頁如何設(shè)計圖片走馬燈效果 網(wǎng)頁如何設(shè)計圖片走馬燈效果 時間：2021-01-22 09:14:53 網(wǎng)站建設(shè) 網(wǎng)頁如何設(shè)計圖片走馬燈效果？好看有趣的UI設(shè)計可大大提高用戶的體驗，華為云速建站在創(chuàng)建網(wǎng)站時，可使用內(nèi)置插件快速實現(xiàn)圖片走馬燈效果，具體操作如下： P來自：百科![]()
時間：2020-10-30 15:12:04 圖像識別（ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計算機對圖像進行分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)?；?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能來自：百科![]()
課程單元頁面 3、學(xué)習(xí)課程內(nèi)容 在課程單元頁面，選擇想要學(xué)習(xí)的課程單元，點擊【開始學(xué)習(xí)】，進入課程播放器頁面。 圖 點擊【開始學(xué)習(xí)】 圖 課程播放器頁面 在課程播放器頁面，點擊左側(cè)的目錄，可以切換課程的章節(jié)；點擊下方的“下一頁”、“上一頁”可以進行課程頁面的切換。課程單元學(xué)習(xí)完成后，點擊來自：云商店![]()
扣減適用所有企業(yè)項目的套餐包。 圖片讀取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(luò)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(dāng)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，一般建議證件來自：專題![]()
的得力助手。本次垃圾分類挑戰(zhàn)杯，目的在于構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的圖像分類模型，實現(xiàn)垃圾圖片類別的精準(zhǔn)識別，大賽參考深圳垃圾分類標(biāo)準(zhǔn)，按可回收物、廚余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四項分類。 現(xiàn)實生活中，因為垃圾形態(tài)、拍照時角度、光線、背景等差異，使得AI訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)難以識別垃圾的廬山真面來自：百科
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