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OCR是一个非常常见的应用，基于ModelArts构建企业级OCR开发套件及其应用开发套件流程。OCR主要包含检测和识别等过程，其中文字检测是指判断是否存在文字块（或文本区域），并给出具体文字块位置的过程；文字识别是指把文字块内的字符转化为计算机可读取和编辑的符号的过程。文档材料
NB-IoT的系统带宽为180kHz最大耦合线损（MCL）：164dB上行技术：采用SC-FDMA，是子载波连续的调制解调技术，支持的2种子载波间隔为3.75kHz和15kHz。下行技术：采用OFDMA，OFDMA是OFDM和FDMA技术融合。Single-tone：表示终端设备
理解和看法：1、通信技术的不断发展优化，各物联网平台厂商的大力投入，基础设备硬件的高性价比的迭代，为物联网打下了坚实的基础。2、新技术包括区块链、人工智能、5G等的涌现也加速物联网的腾飞。3、物联网的成熟也逐步降低了准入门槛，也导致了市场上产品的良莠不齐，还是需要有巨头牵手制定相
课程知识点：1、常用的通信技术2、有线通信稳定性强、可靠性高，但是也受限于传输媒介，满足不了远距离，灵活性强的场景。心得：除了应用最广泛的以太网通信外，PLC电力线通信方式非常引人注目的。电力线随处可见，PLC方式不用铺设特殊的通信线路就能够进行通讯，大大减少了网络的投资，降低了
ModelArts云上开发环境让人工智能应用开发者，数据科学家能够充分利用云端的计算资源快速获得可以进行人工智能探索Jupyter Notebook实例1，即开即用开发者可以在ModelArts页面中创建Notebook实例，根据自己的需求搭配对应的计算和储存资源，开发者可直接用
一.课程简介 课程从业务流程出发，讲解了OceanConnect 的平台逻辑架构和业务流程。二. OC 平台逻辑架构2.1.1 IoCM IOT 管理模块，支持联接状态管理和控制命令转发。2.1.2 DM Server 设备管理服务器。2.1.3Rule Engine 规则引擎。2
eLTE-IoT的概念：基于1GHz以下的非授权ISM频谱、采用灵活易部署的轻量化设备、支持标准物联网协议与企业现有应用平台进行对接解决方案特性：基于ISM频谱可靠连接、更大容量海量物联、最长10年更低功耗、最大10KM更广覆盖技术特点：采用跳频技术避免外部干扰提高可靠性，保证可
我们没有support网站的权限啊
快速入门AI原生应用引擎开通指导AI原生应用引擎使用前准备快速开发AI应用AI原生应用引擎使用流程平台赋能操作指导AI原生应用引擎实操教程：开发者的快速上手指南！直播回顾0代码智能构建专属个性化应用平台理念与实践AI Agent在企业生产中的技术实践AI原生应用引擎的架构与实践知
数据采集相对比较简单，只需要安装制定的策略将推理态数据自动采集即可。但是有时数据量很多，尤其在自动驾驶等场景中，每天都有大量的图像和视频数据产生。这是就需要进一步筛选出关键数据，这些关键数据大多也是推理效果较差的数据，所以被称为“难例”，因此数据筛选服务也叫难例筛选服务。难例数据
然后需要设置环境变量 export DDK_PATH=$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest export NPU_HOST_LIB=$DDK_PATH/runtime/lib64/stub 复制 回退到样例目录创建用于存放编译文件的目录 mkdir -p
本节配套案例代码：Gitee仓库、Github仓库 所有博客文件目录索引：博客目录索引(持续更新) 学习视频：SpringCloud 教程 已完结（IDEA 2022.1最新版）4K蓝光画质 微服务开发 PS：本章节中部分图片是直接引用学习课程课件，如有侵权，请联系删除。 当前项目环境版本：springboot
员，那么你就必须知道设计模式，这样才能充分利用他人最佳的实践经验，以及还可以向那些面临过相同问题的开发人员学习。当然其他类似的书籍还有很多，但它们都只能当做一些辅助性的学习。 6.《The Pragmatic Programmer: From Journeyman to
2.2.2、服务集成seata组件实现全局分布式事务 三个服务都进行集成seata依赖，主要配置步骤如下： 1、引入seata依赖： <!-- 引入seata依赖 --> <dependency> <groupId>com.alibaba
根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务大致分为两类： 监督学习：分类和回归，也就是有导师学习，带着你学。 无监督学习：聚类，也就是无导师学习，简称自学。 3、假设空间 归纳是从特殊到一般的“泛化”，演绎是从一般到特殊的“特化”。 从样例中学习，显然是一个归纳的过程，因此机器学习也称归纳学习。 一
非监督学习 概述 概述 从本书开始, 将正式进入到监督学习 (Unsupervised Learning) 部分. 无监督学习, 顾名思义, 就是不受监督学习, 一种自由的学习方式. 该学习式不需要先验知识进行指导, 而是不断地自我认识
法不同，我们的方法有能力从过去的经验中学习，并随着时间的推移不断改进。特别是，当我们训练更多的代理作为攻击者时，我们的方法在发现先前方法的隐藏攻击路径方面变得更好，特别是在多领域的网络空间。为了达到这些结果，我们提出发现攻击路径作为强化学习(RL)的问题，并训练一个agent发现
Decision Process，以下简称MDP)来简化强化学习的建模。 MDP这一篇对应Sutton书的第三章和UCL强化学习课程的第二讲。 1. 强化学习引入MDP的原因 强化学习的8个要素我们在第一节已经讲了。其中的第七个是环境的状态转化模型，它可以表示为一个概率模型，即在状态ss下采取动作aa
1 微服务架构的挑战 1.1 网络通信 服务间网络通信 分布式计算的8个谬论 Fallacies of Distributed Computing Explained： 网络是可靠的 网络延迟是0 带宽是无限的 网络是安全的 网络拓扑从不改变 只有一个管理员 传输成本是0
如果需要将某个具体的地址转化为指针，可以直接使用类型那个转换来是实现。 实例如下 int main(){ void* pData = (void*)(0x004001); std::cout
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