灵活可编程 与ASIC硬件相比，FPGA灵活可编程，非常适合当前编码标准不断变化的情况下，进行编码算法的硬件化。用户可以根据需要，灵活部署H.264，H.265，以及下一代的AV1算法。 弹性可伸缩 相对于自建数据中心的编码服务器，FPGA视频编码加速云服务，可以更好的支持客户在高

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service_type value 是 String 值。最大长度255个字符。 key为“resource_name”时，value为模糊匹配。 表5 TagsForListVolumes 参数 是否必选 参数类型 描述 key 是 String 标签键。 values 是 Array

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现多条规则与多个对象之间的匹配，本文介绍如何在windows下成功的编译和安装该python组件 什么是Hyperscan： hyperscan 是英特尔推出的一款高性能正则表达式引擎，一次接口调用可以实现多条规则与多个对象之间的匹配，可以支持多种匹配模式，块模式和流模式，它是以

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机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极低时延的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。

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额，可打开余额表； （2） 模糊检索科目：传统财务软件中录入凭证科目，可以输入科目代码、科目中文，好会计智 能 云财务管理 软件中，还可以通过科目中文的汉语拼音首字母直接检索科目，例如“应付 账款”科目直接可以录入“YFZK”精确检索到，或者“YF”模糊检索“应付、研发、预付” 等相同汉语拼音首字母的科目，提高筛选效率。

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和后端服务器组配置的分配策略类型相关。 分配策略类型 独享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法、连接ID算法，共享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务

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和后端服务器组配置的分配策略类型相关。 分配策略类型 独享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法、连接ID算法，共享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务

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分配策略类型相关。 ELB 弹性负载均衡分配策略类型 独享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法、连接ID算法，共享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务

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，有利于企业从经验管理变为 数据管理 ，帮助企业更好的决策，更敏锐地发现问题、分析问题、解决问题。 但在MES实施过程中企业普遍面临：系统边界模糊，需求不清晰；MES系统功能模块多，主次难以判别；数据多样化，采集方式举棋不定；牵涉部门多，多方关系需要协调等等问题。 MES系统的执行、

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题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件、公众话题导向，进行话题发现、趋势发现等。多维度分析公众情绪、热点、趋势、传播途径等，及时全面的掌握话题动态。 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件、公众话题导向，进行话题发现、趋势发

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世界纵情翱翔。 此外华为云的 CDN 下载加速产品还进行了协议优化，这主要得益于华为的智能加速网络实现端-边-云协同，这样就能够很好的实现多种算法和协议的共同优化，改善加载的速度，各种数据一起传输也不会造成卡顿，这在一定程度上也减少了带宽的消耗。 你是否认为华为云CDN下载加速仅具有

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通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件、舆论导向，进行话题发现、趋势发现、舆情分析等。多维度分析情绪、热点、趋势、传播途径等，及时全面的掌握舆情动态。 内容推荐 通过关键词提取、短文本相似度等技术，提取关键语义信息，精准匹配出语义相似的内容，从而快速构建内容推荐场景。

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lb_algorithm 否 String 后端云服务器组的负载均衡算法。 取值范围： ROUND_ROBIN：加权轮询算法。 LEAST_CONNECTIONS：加权最少连接算法。 SOURCE_IP：源IP算法。 当该字段的取值为SOURCE_IP时，后端云服务器组绑定的后端云服务器的weight字段无效。

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描述 scaling_group_id String 伸缩组ID scaling_policy_name String 伸缩策略名称。 支持模糊匹配。 scaling_policy_id String 伸缩策略ID policy_status String 伸缩策略状态 INSERVICE：已启用

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机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极低时延的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。

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project_id string path 是 操作用户的项目ID description string query 否 通过共享描述信息模糊过滤。API 微版本2.36之后支持。 enterprise_project_id string query 否 查询绑定某个企业项目的共享。

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底层依托ModelArts提供的领先的算法技术，保证AI应用开发的高效和推理结果的准确，同时减少人力投入。 简单的流程式开发 无需人工智能专业知识，用户可借助预置的行业工作流，全流程可视化完成完成AI应用开发以及持续迭代。 高效的行业算法 领先人工智能技术结合行业专家经验，构建出优质高效的行业预置算法，行业A

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机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极低时延的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。

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