用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务开发者，不需关注模型或编码，可使用自动学习流程快速构建AI应用；面向AI初学者，不需关注模型开发，使用预置算法构建AI

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而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数

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略。 排产策略的行业约束条件：排产策略考虑了设备、模具的生产资源可使用日历（包括资源负荷与占用情况）、生产资源间的匹配度情况，生产资源历史生产产品的历史记录与最优匹配组合，后续会进一步对物料颜色、设备锁模力与螺杆等作为策略考量因素之一。 可视化排程结果：通过甘特图等友好的可视化方

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man(ADH)算法时会收到”no shared cipher”错误。 原因：在默认情况下，出于安全原因，Openssl并不启用ADH算法。仅在用户确实明白了这个算法的副作用时，才可以启用此算法。 解决方法：为了使用匿名Diffie-Hellman(ADH)算法，用户必须在编译O

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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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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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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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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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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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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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进入智能质检规则管理页，可根据业务实际需要进行质检规则的设置。 2.设置具体的规则内容，包括语义类规则：正则表达式、关键词模糊匹配、上下文重复、语义匹配规则等；语音类规则：通话静音、语速异常、抢话检测、情绪异常。 3.设置规则的检测范围。 4.设置规则条件间的逻辑关系。 5.配置该规则评分。

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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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参数配置：细化各项参数设置，能够对用户需求进行高度匹配，达到更加精准的检测结果和良好的使用体验。 适应性强：部署简单，大幅度降低施工单位的监管难度，适合推广和大规模部署。 性能稳定：受周边环境和人的姿态影响小，对正面、背面、侧面、站立、蹲坐的人都能准确检测。 可持续性：完全自主知识产权的AI算法，可根据客户实地使

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快递100是一款基于大数据算法和智能分析的快递查询工具，可精确到小时级别，帮助企业快速预测快递寄出后的到达时间。通过出发地、目的地、下单时间等关键信息，快递100可预测快递的时效，为您的企业提供高效、可靠的快递查询服务。 二、产品亮点 大数据算法：快递100采用先进的大数据算法，结合人工智能

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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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