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使用demo源码，通过调用华为软件定义摄像机提供的服务化API接口，实现摄像机目标检测功能。
基于ModelArts的notebook功能，编码实现口罩识别AI算法。
算法试验中不仅仅要尝试使用不同的写法，更要注意测试所用数据的规律性，它们都会直接影响测试结果。在上一篇文章《Python 排序算法[一]：令你茅塞顿开，却又匪夷所思》中我们学习了排序算法中比较费时间的三种：冒泡排序、选择排序、插入排序。并且在测试过程中发现了匪夷所思的问题，但是这都难不倒诸位
或多个常驻实例，等待被调用，开发者可以根据流量来控制实例个数及所占资源规格。2，异步推理服务异步推理服务通常以异步调用的方式将推理结果返回客户端。在接受到推理请求之后，推理服务立即返回客户端，说明请求是否接受成功，并继续执行该推理任务的计算，客户端和推理服务端都可以无阻塞地去执行
顾客时间窗开始时间[a[i],b[i]] %输入：b 顾客时间窗结束时间[a[i],b[i]] %输入：L 配送中心时间窗结束时间 %输入：s 客户点的服务时间 %输入：dist
这是一个可以免费在线解除 PDF 文档的密码和限制的网站，只要将 PDF 文件拖放到网页中的红色框中，然后等文件上传完毕，输入文件的打开密码就可以了。这个网站的上传速度非常快，解密和上传过程均有进度条显示，而且没有文件大小限制，经过多次测试，这个网站解密效果还是非常不错的！
hmark等。本文主要介绍IoTDB-benchmark如何测试华为云GuassDB（for influx) 时序数据库. IOTDB-benchmark测试场景 IOTDB-benchmark中使用的场景主要是单时间线的精确查找、范围查找、聚合查询等，详细场景如下： INGESTION（写入）
%初始静默时间 Ts = 0.01; %窗的时长 Tsh = 0.005; %帧移时长 Fs = 16000; %采样频率 counter1 = 0; %以下四个参数用来寻找起始点和结束点 counter2
准备Hive HCatalog开发环境 为了运行Hive组件的HCatalog接口样例代码，需要完成下面的操作。 以在Windows环境下开发HCatalog方式连接Hive服务的应用程序为例。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程 获取Hive示例工程。 在Hive示例工程根目录，执行mvn
6大亮点助你全方位提升大数据开发技能 6大亮点助你全方位提升大数据开发技能 目标全栈，向成长致敬 内容由浅入深，涵盖热门大数据领域，基于真实案例教学，全面提升大数据开发实战能力！ 内容由浅入深，涵盖热门大数据领域，基于真实案例教学，全面提升大数据开发实战能力！ 华为大数据专家亲授
Boot和小程序的整合开发与完全云开发的对比。以客户端/服务器的体系结构来划分，第一部分介绍以Spring Boot为服务器(后端)，而第二部分以微信小程序(含云开发)为客户端(前端)，小程序和Spring Boot的整合方式实现。 1、Spring Boot作为后端开发工具 1●添加依赖
SQL语句如何精准查找某一时间段的数据 在项目开发过程中，自己需要查询出一定时间段内的交易。故需要在sql查询语句中加入日期时间要素，sql语句如何实现? SELECT * FROM lmapp.lm_bill where tx_time Between
如题，小米lot平台似乎是紧密性的生态链平台，利益都与小米紧密相连，而华为的lot平台似乎更为开放?哪个对开发者更为有利呢?本人是在读学生，做简单的物联网项目的过程中萌生了接入lot平台的想法。
1.1 Nginx 控制超时时间配置在 Nginx 服务器中，超时时间是一个重要的配置选项，它决定了服务器在处理请求时等待客户端响应的最大时间。通过适当配置超时时间，可以提高服务器的性能和稳定性。本文将介绍如何在 Nginx 中配置不同类型的超时时间。编辑nginx.conf,是
快速开发MRS组件应用 快速开发HBase应用 快速开发HDFS应用 快速开发Hive JDBC应用 快速开发Hive HCatalog应用 快速开发Kafka应用 快速开发Flink应用 快速开发ClickHouse应用 快速开发Spark应用
给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 父主题： MapReduce应用开发概述
【下线公告】华为云ModelArts服务旧版数据集下线公告 华为云计划于2024/10/31 00:00（北京时间）用AI开发平台ModelArts的新版数据集全面替代旧版数据集，旧版数据集正式下线。 下线范围 下线区域：华北-北京四（其他区域已下线） 受影响服务 ModelArts旧版数据集。
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