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在线调试接口API问题

应用快速接入里边的设备属性的ListProperties接口请求超时

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邮箱： xuanzhangyang@huawei.comTF和Pytorch使用者体验MindSpore感觉MindSpore在使用上是pytorch和keras的结合，自由性比pytorch差一点，比keras好一点想问MindSpore是可以跑在CPU, NVIDIA和晟腾上

DWS是否支持在线升级？

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在线部署是的错误问题

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windows10 64位 OpenVINO安装的必要步骤

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IoT蜜罐展示物联网设备存在的网络威胁

ra Web控制台并对其进行了探索。用户在不同网页之间移动的模式以及用户名和密码仅对人眼可见的事实表明，这些活动很可能是由真人执行的，而不是自动化程序。研究人员将攻击命令分为三类：指纹识别、恶意活动和其他。与指纹识别相关的活动旨在识别目标上的资源，例如CPU数量、目标是否有GPU

《OpenCV 4计算机视觉项目实战 》 —1.3.13　表面匹配

息和视觉数据的一个很好的设备例子，它现在能够识别输入的3D对象，并将其与数据库中的模型匹配。如果我们有一个可以识别和定位对象的系统，那么它就可以用于许多不同的应用程序。一个名为surface_matching的模块包含用于3D对象识别的算法，以及使用3D特征的姿势估计算法。

华为云从购买域名注册到备案、解析一站式解决方案流程记录

之后打印，签名或者盖章后进行拍照上传电子版即可。6、若已拍好幕布照，提交后可直接上传幕布。或者“我的备案”—“正在备案中的订单”中上传。如果没有拍好幕布照，可以在备案首页申请免费邮寄幕布。（一般1-3天可以到）收到幕布之后，会有一个纸质版的拍幕布照的说明，如下图。根据要求拍摄就好

复工更安心，这份华为智慧园区疫情防控解决方案推荐给你

分析算法，有效识别未戴口罩人员，智能定位并触发告警。特殊时期的门岗、食堂等关键服务岗位管理更为严格。华为园区对关键岗位人员进行智能在岗检测，通过视频巡逻替代人工巡视，大幅提高管理效率，并杜绝“亲密”接触。针对可能出现的少量人群聚集场景，通过视频云和AI技术，精准识别人群聚集，及时

CentOS Linux解决Device eth0 does not seem to be present

网卡驱动程序未正确安装：如果服务器的网卡驱动程序没有正确安装，操作系统就无法识别网卡设备，从而导致这个错误。 udev规则不正确：udev是一个Linux内核中的设备管理工具，负责设备的添加和移除。如果udev规则配置不正确，可能会导致网卡设备无法被正确识别。 网络接口名称已更改：有时候，操作系统会自动更改

5G与金融科技：促进金融服务创新

认速度，使用户在任何地点都能享受到顺畅的支付过程。无论是线上购物还是线下消费，5G都能提供无与伦比的用户体验。 生物识别支付：借助5G的高速传输，面部识别、指纹识别等生物特征支付方式将变得更加安全可靠，进一步简化支付流程。 智能投顾与财富管理 实时数据分析：5G网络可以支持大量金

近期看过的有趣开源代码

on_utilUtils在图像识别包中共享image_recognition_msgs图像识别的界面定义image_recognition_rqtRQT工具，帮助者测试此界面和培训/标签数据。张量flow_ros使用Tensorflow进行对象识别。用户可以重新训练神经网络的顶层

YOLOv3物体/目标检测之实战篇（Windows系统、Python3、TensorFlow2版本）

前言    基于YOLO进行物体检测、对象识别，在搭建好开发环境后，先和大家进行实践应用中，体验YOLOv3物体/目标检测效果和魅力；同时逐步了解YOLOv3的不足和优化思路。 开发环境参数系统：Windows       编程语言：Python 3.8           深度学习框架：TensorFlow

中继器、集线器、同轴电缆、双绞线、光纤、串口电缆

实现设备远距离传输。中继器不能隔离冲突域，中继器不能识别MAC地址和IP地址 集线器Hub 集线器是一种多口中继器，也是属于物理层设备，能够对设备进行中继和放大，从任意接口接受到的数据，会往其他所有接口泛洪。集线器不识别数据包的寻址信息和上层内容，无法对终端主机进行隔离，多

Dataset之LSUN：LSUN数据集的简介、安装、使用方法之详细攻略

substantial performance gains when trained on this dataset.        虽然在视觉识别算法的性能上已经取得了显著的进步，但是最先进的模型往往特别需要数据。为了在深层网络模型中优化数百万个参数，需要大量标注的训练数据集，这些数

DevRun Live第四场：直达AI前沿，“攻城狮”们，Let’s go！

的快速定位和精准识别。据测算，跨域网络故障根因告警识别效率可以因此提升40%，整体运维效率可以因此提升约30%。开发者们从中不仅可以了解到跨域复杂网络故障定位的难点、典型网络故障的特征及业务问题以及如何应用网络拓扑、告警数据和知识图谱等AI技术结合开发出故障识别模型。      

基于LangChain手工测试用例转App自动化测试生成工具

如果想要将功能用例转换为自动化测试用例，那么对功能测试用例则需要清晰，明确的表达出来每个操作步骤。如果测试用例本身就表达的含糊不清，那么自然大模型是无法识别它需要进行的具体的操作步骤的。 如下所示，为一个测试步骤。在这些测试步骤中，具体打开哪些页面，输入哪些信息，点击哪些按钮都清晰的表达了出来。