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- 深度學習圖像二分類 內(nèi)容精選 換一換
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1秒。 清晰度檢測 清晰度檢測有以下應用場景: 企業(yè)表單驗證 基于圖像清晰度檢測技術(shù),對于企業(yè)上傳的數(shù)據(jù)表單,自動對圖像的清晰度進行判斷并量化,減少二次上傳,降低人工成本。 場景優(yōu)勢如下: 準確率高:準確檢測圖像清晰度,并進行量化。 提升企業(yè)效率:對模糊的數(shù)據(jù)表單自動檢測,減少人工復查,提升工作效率。來自:百科
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concat(str[,…]),concat_ws(separator,str1,str2,…):拼接一個或多個字符串。第一個函數(shù)無分隔符,第二個函數(shù)可以指定分隔符連接。 hex(str):返回十六進制值的字符串表示形式。 insert(str,pos,len,newstr),replace(str來自:百科華為云計算 云知識 常見的備份方式分類方法 常見的備份方式分類方法 時間:2021-07-01 13:43:57 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)備份與恢復 備份方式可主要根據(jù)數(shù)據(jù)集合的范圍、是否停用數(shù)據(jù)庫及備份內(nèi)容進行分類。 1.根據(jù)備份的數(shù)據(jù)集合的范圍: 全量備份 差異備份 增量備份來自:百科
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華為云計算 云知識 圖像識別服務 圖像識別服務 時間:2020-12-16 11:26:03 圖像識別( Image Recognition ),基于深度學習技術(shù),可準確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供數(shù)萬種物體、場景和概念標簽,具備目標檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準確識別和理解圖像內(nèi)容。 課程簡介來自:百科AI開發(fā)痛點分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié) 圖像分類Demo演示 第5節(jié) 自動學習Demo演示 第6節(jié) 課程總結(jié) AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Trai來自:百科據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學習和機器學習的輸入,對AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型,涵蓋圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本分類等多個標注場景,可適用于各種AI項來自:百科華為云計算 云知識 內(nèi)容審核 -圖像應用場景 內(nèi)容審核-圖像應用場景 時間:2020-09-15 16:28:30 內(nèi)容審核-圖像Moderation(Image),基于深度學習的圖像智能審核方案,準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,識別快速準確,幫助企業(yè)降低人力審核成本來自:百科。 ModelArts支持應用到圖像分類、物體檢測、視頻分析、 語音識別 、產(chǎn)品推薦、異常檢測等多種AI應用場景。 圖1 ModelArts架構(gòu) AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、來自:百科
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