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    • 从零开始体验IoTDA

      型导出）。详细开发过程指导大家可以参考官网的在线开发产品模型。 在刚刚创建的产品上传模型文件 然后创建设备 保存设备秘钥，下载JAVA样例。 导入java工程。 修改代码 deviceID 运行程序，设备变为在线 属性上报，由下面的代码实现： //上报js

      开发者  >  博客
      作者： irrational
      发表时间： 2022-01-17 02:51:35
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      0

    • 【读书会第13期】第二章视频文件的封装格式和编码格式笔记

      部又包含两个子容器: mvhd和trak，前者定义了文件头信息，后者定义了媒体文件中的track信息。 moov容器一般默认会生成在MP4文件结尾，在线播放时需要加载完整个文件才能正常打开，为了能够快速打开视频，需要把moov容器放在MP4文件的前面。 MP4 mdat Box

      开发者  >  博客
      作者： suifeng1324
      发表时间： 2022-07-13 08:40:15
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      0

    • Web应用程序中有哪些最有价值的人工智能用例？

      人工智能正在帮助企业使用在线托管的应用程序来发挥自己的优势。Web应用程序存储在远程服务器上并通过互联网交付，使企业无需在本地安装应用程序即可执行任务，同时降低成本。目前市场上有一系列不同类型的Web应用程序，但在这一领域真正被证明具有颠覆性的一项技术是人工智能。人工智能能够自动

      开发者  >  其他
      作者： 一缕阳光_666
      230
      2

    • 【转载】 物联网和人工智能是提升企业生产力的完美合作伙伴

      能功能整合到其物联网应用中，以为其业务带来更大的灵活性。事实上，人工智能和物联网现在更加实用，几乎在每一个技术节点上都得到了应用，即在线业务、在线工具、开源API、机器人技术、医疗保健、云端和移动设备等等。从技术上讲，物联网和人工智能紧密关联。一方面，物联网可通过互联网连接获得高

      开发者  >  其他
      作者： 乔天伊
      8
      1

    • 【CANN训练营第三季】2022年度第三季新手班之昇腾AI入门课

      Machine，VM）、主机-设备通信（Host Device Communication，HDC）等。二、 PyTorch模型迁移&调优 当前选择在线对接适配方案的主要原因有以下几点： 1.最大限度的继承PyTorch框架动态图的特性。 2.最大限度的继承GPU在PyTorch上的使用方

      开发者  >  其他
      作者： yd_253247891
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    • 批量创建随机名字文件

       Y4TXKD_oldboy.html注释：脚本通过变量定义脚本生成文件目录，检查是否有/root/test目录并创建。通过for循环执行10次创建尾缀.html文件。随机数的生成通过openssl rand 生成40位，并排除小写字母。截取随机生成字符的第四位和第九位之间的字符。随之，创建随机字

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      作者： 沐清
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    • 五分钟体验华为云 IoT 物模型创建过程 【我的IoT端边云体验】

      定时关机时间，然后点击发送按钮： 这样，在线调试工具，会通过虚拟设备模拟器，将两个自定义属性的值，推送给 IoT 平台。我们可以在在线调试窗口里，观察到这些包含自定义属性推送值的消息负载。 在消息跟踪导航菜单栏里，能观察到所有通过在线调试工具，从设备模拟器向 IoT 平台推送的消息负载明细。

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      作者： Jerry Wang
      发表时间： 2022-10-28 06:22:48
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    • 提升效率和精确性：巴伐利亚算法对电脑监控软件的价值

      好的可扩展性。 高效的在线处理：巴伐利亚算法可以实现在线处理，即数据流逐条输入时即时处理，从而能够更快速、更准确地响应电脑监控软件的查询和分类需求。 综上所述，巴伐利亚算法在电脑监控软件中具有高效的文本相似度计算、节省存储空间、可扩展性好和高效的在线处理等优势，能够帮助电脑

      开发者  >  博客
      作者： yd_267761811
      发表时间： 2023-09-25 09:59:40
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    • HCSD专家讲堂助你在千万毕业生中脱颖而出

      本期直播由华为云云原生专家、华为云资深专家的在线分享，带你了解当下的就业形势，理清在此就业环境中如何进一步提高自身就业竞争力！

      开发者  >  直播
      主讲人：周老师；雅各老师
      直播时间：2022/05/08 周日 14:00 - 17:00

    • 关系型数据库

      关系型数据库是可即开即用、稳定可靠、弹性伸缩的在线关系型数据库服务专题汇集的云图说、资料、视频帮助您了解并使用RDS。

      专题

    • 02智能输电巡检

      金三立基于华为Atlas 200 AI加速模块开发的摄像机，安装于输电铁塔，实现了输电线路的远程在线巡检，提升了巡检的实时性和准确度。

      开发者  >  视频
      播放量  1844

    • 02智能输电巡检含字幕

      金三立基于华为Atlas 200 AI加速模块开发的摄像机，安装于输电铁塔，实现了输电线路的远程在线巡检，提升了巡检的实时性和准确度。

      开发者  >  视频
      播放量  1907

    • 北京老炮旭哥说AI：谈谈企业级AI开发平台

      旭哥&Richard强与大家在线共话AI，一起探讨企业级AI开发平台的定义和特性，详细介绍华为云ModelArts平台的企业级特性及其背后的产品逻辑

      开发者  >  视频
      播放量  905

    • 【Android 组件化】路由组件 ( 注解处理器参数选项设置 )

      组件化】路由组件 ( 注解处理器中使用 JavaPoet 生成代码 ) 在 【Android 组件化】路由组件 ( 注解处理器中使用 JavaPoet 生成代码 ) 博客中在注解处理器中 , 简单的使用了 JavaPoet 生成了 Java 代码 ; 本篇博客中讲解 " 注解处理器

      开发者  >  博客
      作者： 韩曙亮
      发表时间： 2022-01-10 16:28:27
      579
      0

    • 企业微信+OA系统+的营销管理：盘活线索、留住客户

      盖章，迅速缔约。1602483980092000121.png（在线签署电子销售合同）3）销售在线收款，微信一键完成支付订单审批一通过，销售人员可以直接把内部收款流程发送到客户微信，借助微信基础支付功能，帮助客户在线完成付款。1602483992445091929.png（快速发

      开发者  >  博客
      作者： 泛微数字化办公专家
      发表时间： 2020-10-12 14:34:19
      5438
      0

    • Kubernetes(k8s)最新版本安装部署

      --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org #导入 elrepo 源的 GPG 公钥,用于验证软件包的签名。 rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7

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      作者： Pterosaur
      发表时间： 2023-08-23 07:05:24
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    • 【Redis二三事】Redis的主从复制机制

      ==进入命令传播阶段，master与slave间需要进行信息交换，使用心跳机制进行维护，实现双方连接保持在线== master心跳 指令：PING 周期：由repl-ping-slave-period决定，默认10秒 作用：判断slave是否在线 查询：INFO replication 获取slave最后一次连

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      作者： 温文艾尔
      发表时间： 2021-12-29 03:18:33
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    • 基于HTML/CSS/JS的年龄计算器

      在线演示地址：https://haiyong.site/tools/age-calculator.html JavaScript提供了一些内置的日期和时间函数，有助于从日期（出生日期）开始计算年龄。使用这些JavaScript方法，您可以轻松找到任何人的年龄。为此，我们需要用户输入日期和当前系统日期。

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      作者： 海拥
      发表时间： 2022-04-30 08:59:59
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    • 使用zyplayer-doc搭建一个属于自己或团队的WIKI知识管理系统

      简介 zyplayer-doc是一款现代化的适合团队和个人使用的WIKI文档管理工具，同时还包含数据库文档、Api接口文档 在线文档：zyplayer-doc使用文档 体验地址：http://doc.zyplayer.com 开源地址：https://gitee.com/zyplayer/zyplayer-doc

      开发者  >  博客
      作者： yd_272730458
      发表时间： 2023-02-10 13:15:37
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    • 关于GAN模型架构的问题

      经典 GAN 中生成器和判别器是通过简单的神经网络实现的。如何设计生成器和判别器的网络架构来适应高分辨率图像的生成任务？与经典架构相比，StyleGAN 或 BigGAN 的改进之处在哪里？

      开发者  >  其他
      作者： 柠檬味拥抱1
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