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Flink Join样例程序（Java） 功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入kafka-clients-*.jar，该jar包可在client目录下获取。
图3描述了包年/包月开源治理服务各个阶段的状态。购买后，在计费周期内资源正常运行，此阶段为有效期；资源到期而未续费时，将陆续进入宽限期和保留期。 图3 包年/包月开源治理服务生命周期 到期预警 包年/包月开源治理服务在到期前第15天内，系统将在服务使用界面向用户推送到期预警消息。 当开源治理服
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤
System.out.println(name + "接到了小美打过来的电话，电话内容是：->" + s); }}代码很简单，我们再看看小美的代码：public class XiaoMei { List<Person> list = new ArrayList<Person>();
平台接口只能用Java调用吗？ 平台的接口是标准的Restful API，支持多种语言调用，比如Java、PHP、Python等。 父主题： 应用集成（联通用户专用）
根据业务需求选择购买对应的边缘算法包。 购买算法包 部署算法服务 使用边缘算法前需要将其部署到边缘资源池。 部署算法服务 准备输入输出 接入视频数据 您在使用视频智能分析服务的算法服务前，需要先接入视频数据，才能用算法服务对接入的视频进行分析，获取结果。 边缘算法支持接入CAMERA、RESTful、VCN三种视频数据来源。
在新一轮科技革命和产业变革的浪潮中，人工智能（AI）与工业制造的深度融合正重塑整个制造业的格局。从生产线上的智能机器人，到贯穿供应链的智慧管理系统，AI技术正在为工业制造带来前所未有的效率提升和创新机遇，引领行业迈向智能化、数字化的新时代。 AI在工业制造中的核心应用 智能生产调度与优化 传统工业
分配单点登录认证凭证 背景信息 使用单点登录功能，需要联系对接的ISDP+系统管理员分配单点登录认证凭证。 PC端和移动端共用一个单点登录认证凭证，由于移动端的凭证客户端ID必须为isdp-saas-mobile-appcube，所以固定分配单点登录认证凭证的客户端ID为isdp
档案文件的精准定位、智能存取、自动盘点、实时监控等功能的智能产品。一、产品简介 BRG-02C RFID智能定位档案柜是一款支持EPC C1 G2（ISO18000-6C）协议，应用RFID自动识别技术，与后台数据库对接，可实现对档案文件的精准定位、智能存取、自动盘点、实时
将现有“空压站”升级为“智慧压缩空气系统”。系统以数字化信息为驱动力，实现智能化决策和控制，根据生产需求自动完成供需匹配，并具备实时地自主分析、判断、应变和调整的能力，提升精细化管理效率，降低能耗浪费。从整站数字化、空压机设备智能控制机制、智能化算法节能等几个方面，使得气动车间完成从单台设备节能到整站节能的升级改造。
ess可以通过配置文件快速的定制并行执行的样本数目，大大节约了生信人员搭建组学分析流程的时间。 医疗智能体（EIHealth）平台集成了Nextflow框架，支持用户直接在医疗智能体（EIHealth）平台安装Nextflow。 父主题： Nextflow
界仍然具有很高的进入门槛。当今最流行的流处理技术，包括Apache Kafka的Streams API，仍然要求用户使用Java或Scala等编程语言编写代码。对编码技能的这一严格要求阻碍了许多公司将流处理的优势发挥到极致。但幸运的是，现在有更好的方法。什么是KSQL？KSQL是Apache
值链。 小结 物联大数据已成为当前物联网系统建设的核心，基于物联大数据的涌现智能和应用以及借此对物理世界的反馈和控制是未来物联网系统的建设目标。云原生作为云计算的新兴发展方向，其分布式、按需服务、弹性伸缩等特点可以对物联大数据智能服务的发展提供诸多必要和有益的支撑。为此，我们
智能运维管理平台是把各种类型的监控对象进行统一集中监控，并将其格式统一规范，并对其有效处理、分析，以直观的界面展现出来，解决系统监控预警、运行维护、故障定位、分析统计等人工开展十分困难的问题。null
落地页一致性规范要求有哪些？ 图1 错误样例：模板传达信息与落地页不一致 父主题： 智能模板制作常见问题
在人工智能（AI）领域，模型的可解释性一直是一个重要的问题。尽管深度学习模型在处理复杂任务上表现出色，但其黑盒特性限制了我们对其决策过程的理解。为了解决这个问题，可解释性人工智能应运而生。本文将介绍可解释性人工智能的概念，并通过一个实例代码演示如何理解和解释模型的决策过程。 什么是可解释性人工智能？
在人工智能（AI）领域，模型的可解释性一直是一个重要的问题。尽管深度学习模型在处理复杂任务上表现出色，但其黑盒特性限制了我们对其决策过程的理解。为了解决这个问题，可解释性人工智能应运而生。本文将介绍可解释性人工智能的概念，并通过一个实例代码演示如何理解和解释模型的决策过程。 什么是可解释性人工智能？
【功能模块】【数据集】【智能标注】【操作步骤&问题现象】1、已经有标签A,B,C，并且对这批图片标注完毕2、现在想对这批图片新增标签D，但是无法使用智能标注，因为之前已经标注过了，这个怎么破?【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
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