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找出 IP 地址 您可以使用主机名来识别 IP 地址，如下所示。
• 代码托管：面向软件开发者的基于Git的在线代码托管服务，是具备安全管控、成员/权限管理、分支保护/合并、在线编辑、统计服务等功能的云端代码仓库，旨在解决软件开发者在跨地域协同、多分支并发、代码版本管理、安全性等方面的问题。
3.5 Eureka实战3.5.1 Eureka Server在线扩容（1）准备工作由于我们需要动态去修改配置，因此这里引入config-server工程，如代码清单3-1所示。
我们将在本书后续部分介绍更先进的抽取链接和识别页面的方式。当你运行这段代码时，会看到虽然下载了匹配的网页，但是同样的地点总是会被不断下载到。产生该行为的原因是这些地点相互之间存在链接。
风险评估和应对措施：性能测试计划识别可能的风险和挑战，并提供相应的风险评估和应对措施。这有助于规避潜在的性能问题和系统崩溃，并确保测试的可靠性和稳定性。 结果分析和报告：通过性能测试计划，可以规定测试结果的分析方法和报告格式。
5.2 识别敏感数据列 识别和保护敏感数据是数据库安全管理的重要任务。我们可以通过查询INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS表来识别可能包含敏感信息的列。
在线教育、在线医疗、视频创作、在线客服、高层实时会议、在线员工培训、企业新品发布、消费者端沟通等，都能通过视频场景实现。
若是要调用GLPK算法，那在安装cvxpy前，先通过pip在线安装cvxopt包，最后通过pip在线安装cvxpy包，cvxpy包会自动关联之前的cvxpy包的GLPK算法。cvxpy包在线安装时会自动安装scs，ecos等相关包。
图像识别与分类 通过使用机器视觉算法，我们可以对炼化产品进行图像识别和分类。例如，我们可以利用深度学习算法来训练模型，根据产品的外观图像来判断其质量。这样，我们可以实现对产品的自动检测和分类，减少人工操作的依赖。 此外，我们还可以利用机器视觉技术来检测产品表面的缺陷和污染物。
图2-2是基于AutoML平台所具有的功能，在AutoML平台上可以实现多个领域的融 图2-2 AutoML平台具备的功能合，既可以完成语音领域的任务，如自动语音识别系统、聊天机器人、文本语音系统；也可以完成声纹领域的任务，如声纹识别系统；还可以完成图像领域的任务，如计算机视觉、图像识别
可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow在很多地方可以应用，如语音识别，自然语言理解，计算机视觉，广告等等。
【功能模块】在线服务【操作步骤&问题现象】1、完成在线服务部署后，进行预测只能支持在文件夹中选中文件上传预测，如果测试图片很多，想找特定一些图预测，很不方便2、建议预测时支持文件的拖拽上传【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
说明：由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线服务的部署，避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此云宝检测的服务，可单击“启用”恢复。图12 测试结果
1、保障前风险识别及应对措施 根据重保服务的工作方法，从以下维度进行保障前准备工作：业务模型评估、资源评估、网络评估和业务压测等进行风险识别；针对识别到的风险制定应对措施，如应急方案制定、变更管控、系统监控等关键措施
八、网络监控 监控：跟踪网络流量、延迟和数据包丢失，以确保网络性能并识别潜在问题。例如，监控网络带宽利用率以防止拥塞。 可观察性:分析网络日志、数据包捕获和流数据，以诊断网络问题、检测安全漏洞或识别异常行为。例如，使用可观察性工具来调查网络错误的突然增加。
例如，通过手势识别可以实现手势控制电脑、游戏等设备。 动作识别 人体姿势估计可以用于动作识别，通过分析人体的姿势和动作来识别人体的行为。例如，在体育运动中，可以通过分析运动员的姿势和动作来评估他们的运动技术和状态。
医学和生物识别：在医学领域，人脸的三维形状信息可以用于面部重建和面部手术模拟。在生物识别领域，它可以用于年龄估计和性别识别等应用。
华为云基于AI技术和视频技术开发的OCR（文字识别）服务识别准确率大于99%，能实现不到一秒识别一张图片的速度，可广泛适用于物流行业的电子面单、纸质面单、身份证的快速识别。相比人工录入的方式，OCR（文字识别）服务帮助企业节省25%的管理成本，并且大幅提升准确率和工作效率。
13512.1 人脸检测、人脸识别与人脸分析 13512.2 OpenCV 13612.2.1 特征脸 13712.2.2 LBPH 13712.2.3 费歇脸 13812.3 检测人脸 13912.4 跟踪人脸 14112.5 人脸识别 14412.6 基于深度学习的人脸识别
这类方法对于每个旧类别，保存一定数量的代表性样本，在训练的时候，使用旧类别的代表性样本和新类别的样本来更新模型，从而保证模型既能准确地识别旧类别，也能准确地识别新类别。
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