云数据库 GaussDB 入门

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核心代码100%自研,具备高可用、高性能、高安全、高弹性、高智能、易部署、易迁移等关键能力,是企业核心业务的坚实数据底座

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    清晰易懂的Numpy入门教程 更多内容
  • 易懂:测试用例表达用词要求易懂

    易懂:测试用例表达用词要求易懂 规则7.3.1 测试用例从用户角度来描述,采用易于理解自然语言,而避免太过专业化用语,以保证不同技术层面的测试人员都能容易理解。 规则7.3.2 避免出现对系统内部实现描述。 父主题: 用例前置条件、测试步骤、预期结果文字表达规则

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  • 如何设定不同清晰度的直播?

    如何设定不同清晰直播? 可以通过直播服务转码功能实现,直播转码功能支持将推送直播流转码成多种分辨率和码率规格视频流,并提供预置转码和自定义转码两种转码模板,您可以根据实际需求配置直播转码。 父主题: 直播转码

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  • 第三方平台的直播画面不清晰怎么办?

    OBS视频采集工具基础分辨率和输出分辨率值需要保持一致。 检查方法如下所示: 本地打开OBS视频采集工具。 在界面上方导航栏中,选择“文件 > 设置”,弹出“设置”对话框。 在左侧导航栏中,选择“视频”,检查基础分辨率和输出分辨率取值是否一致。 如果不一致,需要修改为相同取值。 图1

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  • 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”

    Please upgrade numpy to >= 1.15.4 to use this pandas version 原因分析 出现该问题可能原因如下: conda和pip包混装,有一些包卸载不掉。 处理方法 参考如下代码,三步走。 先卸载numpy中可以卸载组件。 删除你环境中s

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  • 旧照片清晰度修复和动漫渲染

    旧照片清晰度修复和动漫渲染 该案例是使用MSSI服务预置连接器组装编排自动化流功能,基于MSSI服务连接器能力,让开发者完成流编排。依据开发者提供图片及调用佐糖图片处理能力和百度智能云图像增强与特效能力,完成对旧照片清晰处理和动漫渲染,无需任何代码开发。支持用户选择MSSI

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  • 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'”

    代码在Notebookkeras镜像中可以正常运行,在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时,出现如下报错:AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'。 原因分析 训练镜像numpy版本与Notebook中不一致。

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  • 如何命名商标名称?

    遵守《商标法》,不违反商标法禁止性规定。 通俗易记、易懂,无不良联想,标志要有显著特征。 不与他人在先权利相冲突,具有可保护性,避免发生侵权。 如果您申请商标名称中包含以下内容,将无法通过商标局命名审核: 包含“中国”、“国家”、“中华”、“全国”、“China”等含有国家或政府含义词汇。 包含侮辱、暴力、色情等含义的词汇。

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  • 第三方平台的直播画面不清晰怎么办?

    OBS视频采集工具基础分辨率和输出分辨率值需要保持一致。 检查方法如下所示: 本地打开OBS视频采集工具。 在界面上方导航栏中,选择“文件 > 设置”,弹出“设置”对话框。 在左侧导航栏中,选择“视频”,检查基础分辨率和输出分辨率取值是否一致。 如果不一致,需要修改为相同取值。 图1

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  • 转换图片颜色格式

    BGR2YUV_NV12, BGR2YUV_NV21} 指定何种转换类型。 返回值 <class 'numpy.ndarray'>对象,转换后图片(NV12或NV21),如果转换失败则返回一个空numpy.ndarray对象。 父主题: 预处理模块

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  • 安装依赖

    # Display the plot 如果您在未安装依赖情况下按照运行代码部分所述尝试运行此示例,CodeArts IDE将显示一个错误消息,指示所需包不可用。 您可以使用pip将所需包安装到环境中。打开内置终端,运行“pip install matplot

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  • 如何安装沙箱软件?

    可根据实际情况选择。 沙箱介绍 Sandboxie 在称为沙箱隔离抽象区域中运行您应用程序。在 Sandboxie 监督下,应用程序可以正常全速运行,但不会对您计算机造成永久性更改。相反,更改仅在沙箱中生效。 沙箱入门教程 从Windows开始菜单找到Sandboxie

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  • 提示工程介绍

    提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合工作,需要通过不断实践实现模型输出效果提升。提示词和模型之间存在着密切关系,本指南结合了大模型通用提示工程技巧以及盘古大模型调优实践经验,总结一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型提示工程。 本文方法论及技巧部分使用了较为简单任务作为示例,以便简明易懂地说明这

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  • 用例前置条件、测试步骤、预期结果文字表达规则

    用例前置条件、测试步骤、预期结果文字表达规则 精准:测试用例表达用词要求精准 简洁单一:测试用例表达要求简洁,测试逻辑单一 易懂:测试用例表达用词要求易懂 易确认:测试用例表达用词要求易确认 风格一致:测试用例表达用词要求风格一致 用词一致:测试用例表达用词要求用词一致 去重:避免重复设计冗余用例

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  • 裁剪图片

    1080], 2倍数。 w 是 正整型 裁剪宽度,范围[64, 1920], 2倍数。 h 是 正整型 裁剪高度,范围[64, 1080], 2倍数。 t 是 整型0或1 目的图片格式,0为NV21,1为NV12。 返回值 如果成功则返回crop后图片,<class 'numpy

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  • 改变图片尺寸

    源图,必须为NV21的格式。宽度范围[64, 1920], 2倍数;高度范围[64, 1080], 2倍数。 w 是 正整型 缩放后图片宽度,范围[64, 1920], 2倍数。 h 是 正整型 缩放后图片高度,范围[64, 1080], 2倍数。 t 是 整型0或1 目的图片格式,0为NV21,1为NV12。

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  • 引入依赖库

    ejs'); 对于标准库和FunctionGraph支持非标准库,可以直接引入。 对于FunctionGraph暂没有内置非标准三方库,通过以下步骤引入。 将依赖库文件压缩成ZIP包,上传至OBS存储桶,获得依赖包OBS存储链接。 登录FunctionGraph控制台,在左侧导航栏选择“函数

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  • 自定义脚本代码示例

    run(tf.global_variables_initializer()) # 定义预测接口inputs和outputs # inputs和outputs字典key值会作为模型输入输出tensor索引键 # 模型输入输出定义需要和推理自定义脚本相匹配 predict_signature

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  • 发布硬件类商品操作指导

    合同名称 请选择商品关联合同名称(商品上架时关联合同信息),商品必须与所关联合同一致。 结算规则 请选择商品关联结算规则(商品上架时关联结算规则),商品必须与所选结算规则一致。 商品规格 商品规格按照按数计费模式,支持线性 定价 、阶梯定价,并支持进行多SKU分别定价,默认带有

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  • 在运营中心查看元模型实体详情时,元模型显示不清晰

    在运营中心查看元模型实体详情时,元模型显示不清晰 问题描述 在运营中心单击元模型信息架构图中实体时,架构图瞬间缩小,导致元模型信息架构图显示不清晰。 图1 元模型中心页面 可能原因 在单击架构图中实体时,页面底部信息栏展开,顶部页面被压缩。 处理方法 在顶部实体展示区域通过滑

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  • 动态shape

    在某些推理场景中,模型输入shape可能是不固定,因此需要支持用户指定模型动态shape,并能够在推理中接收多种shape输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题,因为CPU算子支持动态shape;而在Ascend场景上,算子需要指定具体shape信息,并且在

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  • ModelArts统一镜像列表

    ModelArts统一镜像列表 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格统一镜像,包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境,模型训练,服务部署,请参考统一镜像列表。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2

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