STRING)") # 将lines切分为word words = lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts =

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已开通且已使用过OBS服务，开通OBS服务请参见开通并使用OBS。。 文件格式为PDF、PPT、Word、Excel。 约束条件 本章节的方法仅针对提取PDF、PPT、Word、Excel格式文件的单个文件的暗水印。 PDF文件和Word文件最大50M。 Excel文件最大70M。 PPT文件最大20M。 创建OBS桶文件水印提取任务

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"word": "昨天" }, { "len": 3, "offset": 2, "tag": "job", "word": "程序员"

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osody> word标签 描述 <word></word>：设置选中文字为连读模式。选中文字只能包含文字，不能有标点符号或者空格等字符。 语法 1 <word>文字</word> 属性 无 标签关系 可以包含文本，不可以包含其他标签。 备注 1 <word>大家好我是MetaStudio数字人</word>

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STRING)") # 将lines切分为word words = lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts =

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STRING)") # 将lines切分为word words = lines.select(explode(split(lines.value, " ")).alias("word")) # 生成正在运行的word count wordCounts =

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如果需要添加自有OBS桶，则需要已开通且已使用过OBS服务。 文件格式为PDF、PPT、Word、Excel。 约束条件 本章节的方法仅针对提取PDF、PPT、Word、Excel格式文件的单个文件的暗水印。 PDF文件和Word文件最大50M。 Excel文件最大70M。 PPT文件最大20M。 创建OBS桶文件水印提取任务

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"mainObject" : "word/main.txt", "stopObject" : "word/stop.txt", "synonymObject" : "word/synonym.txt", "static_main_object" : "word/staticMain

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setSpout(WORD_SPOUT, wordSpout); builder.setBolt(JDBC_LOOKUP_BOLT, wordLookupBolt, 1).fieldsGrouping(WORD_SPOUT, new Fields("WORD"));

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"type": "WORD" } ], "type": "WORD" } ], "type": "WORD" }, { "content":

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"x-forwarded-for": "xxx", "accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8", "upgrade-insecure-requests":

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BYTE[16] 目的版本号，由ASCII字符组成，位数不足时，后补“0X00”。 升级包分片大小 WORD 每个分片的大小 升级包分片总数 WORD 升级包分片总数 升级包校验码 WORD 升级包校验码。用户上传升级包时，需要在升级包描述文件里填写校验码 应答消息： 方向：设备->平台

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BYTE[16] 目的版本号，由ASCII字符组成，位数不足时，后补“0X00”。 升级包分片大小 WORD 每个分片的大小 升级包分片总数 WORD 升级包分片总数 升级包校验码 WORD 固定为：0000 应答消息： 方向：设备->平台 字段 数据类型 描述及要求 结果码 BYTE

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d_name, model_path, is_dl4j_model) -- 采用默认word2vec模型 DL_TEXT_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name, word2vec_path, model_path, is_dl4j_model) 模型及

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网络抖动小于等于10毫秒。 基本办公流畅（Word、Excel、记事本等)。 音视频体验流畅。 外设支持好，U盘等存储设备使用、操作流畅。 良好 丢包率小于等于0.1%。 往返时延小于等于50毫秒。 网络抖动小于等于10毫秒。 基本办公流畅（Word、Excel、记事本等)。 音视频体验可用（偶现卡顿）。

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setSpout(WORD_SPOUT, wordSpout); builder.setBolt(JDBC_LOOKUP_BOLT, wordLookupBolt, 1).fieldsGrouping(WORD_SPOUT, new Fields("WORD"));

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"dataset_invalid_type" : "NONE", "label_dataset" : false, "label_word" : null, "unique_column_name" : null, "has_align_id_file"

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d_name, model_path, is_dl4j_model) -- 采用默认word2vec模型 DL_TEXT_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name, word2vec_path, model_path, is_dl4j_model) 模型及

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文档提取暗水印 功能介绍 对已嵌入文字暗水印的WORD(.docx)，PPT(.pptx)，EXCEL(.xlsx)，PDF(.pdf)类型的文档进行文字暗水印提取，用户以formData的格式传入待提取水印的文件，DSC服务以JSON的格式返回从文档里提取的出的文字暗水印内容。

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----+-------+----------------+--------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {english_stem} | english_stem | {pari} (1 row)

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----+-------+----------------+--------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {english_stem} | english_stem | {pari} (1 row)

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