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扩容：手动扩容Core或Task节点，请参见扩容集群。 升级规格：升级Master节点的实例规格，请参见升级Master节点规格。 配置弹性伸缩：根据业务数据量的变化动态调整集群Task节点数量以增减资源，请参见配置弹性伸缩规则。 若MRS提供的变更配置方式不满足您的要求，您也可以通过重建集群，然后做数据迁移的方式实现集群配置的变更。
破坏 静动态网页防篡改双重防护 静动态网页防篡改双重防护 添加防护目录，启用远端备份 静态网页防篡改可锁定Web文件目录下的文件，并通过本地、远端双备份恢复被篡改的文件或目录，保障重要系统的网站信息不被恶意篡改，防止出现挂马、黑链、非法植入恐怖威胁、色情等内容。 开启动态网页防篡改
CDN加速适用于各行业动静态内容混合，含较多动态资源请求（如asp、jsp、php等格式的文件）的网站。 全站加速融合了动态和静态加速，用户请求资源时，静态内容从边缘节点就近获取，动态内容通过动态加速技术智能选择最佳路由回源获取。 CDN全站加速有效提升动态页面的加载速度，避开网络拥堵路由，
对于不同的产品，其开机动画均不同，产品需求多样化、需求量大 深开鸿优化点 1.资源格式多样化 开机动画工具支持图片集和mp4文件，并支持开机动画的分辨率、旋转角度、翻转等设置操作，使得资源格式多样化， 更加方便开机动画的制作 2.降低演示工作量 一键生成开机动画文件，并且支持在 PC 上查看动画效果，降低了演示的工作量
验证码，在入园的时候将这个验证码出示给保安后领取一个临时的出入证就可以访问园区了。当然，在这一块其实还可以做到更好，如果能够在门口有进行人脸识别的闸机的话，相当于它既可以在安防方面确认身份，也可以在访客管理方面作为入园的凭证。这样子的话会更加的节约时间。 刚才也看到了，能源的花费
、政府及个人用户，可在线通过契约锁云平台快速完成身份认证、合同刷脸签署、文件管理及数据存证，企业认证默认公对公打款认证，个人身份认证默认人脸识别方式。 多终端适配，适配多终端设备，支持各种尺寸的PC、Pad、 APP、H5，始终给您良好的签署体验。, 安全稳定，完善的数据运维策略
从整个操作系统的角度来看，窗口模块提供了对不同应用界面的组织和管理逻辑。它负责分配和管理屏幕上的空间，确保应用程序的窗口能够正确显示，并且能够适应不同屏幕大小和分辨率的设备。窗口模块还负责处理窗口之间的交互和通信，以保证应用程序的正常运行。 窗口模块在软件开发中扮演着重要角色，它不仅为应用开发者提供了界
对港澳居民来往内地通行证进行字段结构化识别；支持图片和PDF，二者传参支持URL格式或BASE64字符串格式；支持图像自动分类，支持图像平面任意角度的旋转/倾斜。商品概述对港澳居民来往内地通行证进行字段结构化识别；支持图片和PDF，二者传参支持URL格式或BASE64字符串格式；
学Hayes-Roth教授的理论“智能体能够持续执行三项功能：感知环境中的动态条件、执行动作影响环境、进行推理以解释感知信息、求解问题和决定动作”。从前面的定义我们可以看出，认知智能体能够感知到环境中的动态条件，然后根据这些条件执行相应的动作来影响现有的环境，同时其还能够用推理来
络（CNN）或循环神经网络（RNN），对视频进行学习和预测，从而实现更加精细的视频去抖动效果。 自适应参数调整：根据视频的内容和特点，动态调整算法中的参数，以适应不同场景下的视频去抖动需求。 实时处理：将视频去抖动算法应用于实时视频流中，例如实时监控系统或视频通话应用中，提高用户体验。
get_boundingbox(face, width, height) cropped_face = image[y:y+size, x:x+size] cropped_face = cv2.cvtColor(cropped_face, cv2.COLOR_BGR2RGB)
一体化提供支撑。提供高可靠高安全性能保障：在安全性方面，城市码平台通过数据存储加密、传输加密、传输验证、业务权限控制、数据脱敏、定时刷新、动态时间戳等多项机制结合保障码应用全生命周期的安全可信。在性能支撑管理方面，提供前端访问、缓存技术、集群服务、弹性资源扩展等全方位保障服务，可
2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下： hf2hg：用于Hugging Face 转 Megatron mg2hf：用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数，一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数，一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT
h5绘图动画：<canvas id=""> 样式相关：<font color="" size="" face="">、align属性 （2）应用： 多级列表情况：下拉菜单基本结构 &n
(特征对齐) 请下载我们在论文中使用的带有BLIP标题的LAION-CC-SBU数据集的558K子集在这里。 在8x A100 (80G)上，由于分辨率增加到336px, LLaVA-v1.5-13B的预训练大约需要5.5小时。LLaVA-v1.5-7B大约需要3.5小时。 Training
【功能模块】face_detection模型下载与转换【操作步骤&问题现象】1、命令：atc --model=./face_detection.prototxt --weight=./face_detection_fp32.caffemodel --framework=0 --output=
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≤5％（太阳高度角10°时）温度特性：±2％工作温度：－50℃～50℃非线性：≤2％ 8紫外辐射传感器测量范围：0～150 W/m²分辨率：0.01 W/m²整体功耗：＜0.15W供电电压：12V DC稳定时间：<1秒响应时间：<1秒紫外线长期稳定性：3%/年工作温度：-30
是否支持有状态，如果需要支持，需要固定传参为true，v2版本支持 enable_dynamic_memory 否 Boolean 是否启动动态内存配置 enable_auth_in_header 否 Boolean 是否允许在请求头中添加鉴权信息 domain_names 否 String
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