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方案概述 应用场景 针对有一定AI基础的AI初学者，ModelArts基于业界的主流引擎提供了预置算法，无需关注算法开发过程，直接使用预置算法对已有数据进行训练，并快速部署为服务。时序预测可针对时间序列数据进行预测。 本案例提供了一个访问流量
本文介绍如何使用Kafka开源工具MirrorMaker，实现Kafka迁移。 方案架构 图1 MirrorMaker工作原理图 方案优势 使用的开源工具，目前开源Kafka安装包里面都集成工具，无需格外下载。
码下载到本地。其中，模板使用DevStar官方SpringBoot模板。 方案架构 图1 开发流程 方案优势 KooCLI是单一可执行文件，绿色免安装，下载解压后即可使用。
方案架构 图1 方案架构 说明： 将图片的打印字符进行检测识别成可编辑的文本格式，以JSON格式返回识别结果。 方案优势 采用深度学习算法，识别精度高。
方案架构 图1 方案架构 说明： 识别增值税发票的类别，并以JSON格式返回识别的结构化结果，支持识别图片、PDF、OFD文件。 方案优势 通过对增值税发票图片预处
键数据。 方案架构 图1 RDA平台调用kafka采集器通信示意图 图2 Kafka采集器数据流示意图 图3 采集器安装流程图 方案优势 省去人工采集的繁琐沟通环节，提升效率。
方案概述 应用场景 智慧园区当前已经成为企业运营的必备之选，在智慧园区的众多系统中，访客系统占据着举足轻重的地位。访客子系统主要用于企业访客的信息登记、权限管理与到访信息记录，为企业的安全与运营提供了坚实的保障。随着系统的使用，各类业务应用爆发式增长
过程。 方案架构 图1 方案架构 图文跨模态搜索根据文本描述从图像库中搜索与其语义一致的图像，可以应用于素材查找、图库管理等业务中。 方案优势 丰富的信
各项目成员未关闭的工作项数量进行详细的统计，便于管理人员对项目进度和人员的双重把控，提高效率。 方案架构 图1 方案架构 架构图说明： 开发人员在CodeArts Req需求管理服务中处理各项工作项。
进行比对，来判断是否为同一个人，返回比对置信度。 图1 人脸比对 方案架构 图2 方案架构 架构图说明： 在用户场景中，可在OBS服务中，创建一个桶，用于接收待识别的人脸图像。
方案概述 应用场景 开发者在DCS迁移上云时关键一步是获取源实例具体参数，用来评估目标实例规格。使用以往常规方式人工采集需要频繁沟通，效率低下且容易出现人为采集误差导致开发者经济损失。 本文针对采集源实例过程，介绍RDA平台DCS自动采集器，
方案概述 应用场景 图像数据标注是指对图像中的目标或特定区域进行标记或注释的过程。它在许多领域中都有广泛的应用，包括计算机视觉、机器学习、人工智能等。ModelArts新发布支持了图像分割类型数据集，结合图像分割算法，可用于训练得到用于识别图片中每个物体轮廓的模型。
业务如下： 图1 业务应用管理功能 方案架构 图2 设备管理系统功能架构图 方案优势 入手门槛低，图形化开发界面，直观友好，业务人员和低经验开发人员都可以参与开发。
Server 性能优化对于企业的业务发展至关重要，是提高竞争力的关键因素之一。 方案架构 图1 数据库的体系结构图 方案优势 可以大大减少查询响应时间，确保交易能够及时完成。 降低资源消耗。据统计，经过优化的
方案概述 应用场景 数据标注任务中，一般由一个人完成，但是针对数据集较大时，需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能，可以由多人组成一个标注团队，针对同一个数据集进行标注管理。当需要标注的数据较多，且无法使用智能标注完成时，可联合多人一起标注。
方案架构 利用基于云计算提供的IDE Online技术，开发者可以快速的获取适合当前业务的开发环境，方便完成代码下载和服务调试。基于浏览器的访问，让开发者可以跨越不同的操作系统限制，随时随地可以完成开发工作。 方案优势
方案架构 利用基于云计算提供的IDE Online技术，开发者可以快速的获取适合当前业务的开发环境，方便完成代码下载和服务调试。基于浏览器的访问，让开发者可以跨越不同的操作系统限制，随时随地可以完成开发工作。 方案优势
大地降低了cpu和内存的占用。 本文介绍如何使用Jupyter连接GES并进行图探索。 方案架构 图1 方案架构 SDK：SDK是对业务面API的封装，推荐使用业务面SDK访问GES图实例。
方案概述 应用场景 DLI在创建运行作业需要连接外部其他数据源，如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。DLI增强型跨源连接，底层采用对等连接的方式打通与目的数据源的vpc网络，通过点对点的方式实现数据互通。
方案概述 应用场景 在日常省会和工作中，可能会遇到各种问题，需要快速获取准确的答案或解决方案。传统的搜索引擎或知识库往往需要人工输入关键词进行搜索，而且结果可能不够准确或不全面。而对话机器人则可以通过自然语言理解和生成技术，实现与人类自然对话的能力，
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