resource_size、size_measure_id如何填写 询价线性产品时，resource_size、size_measure_id两个参数为必填。线性产品为包括硬盘，带宽等在订购时需要指定大小的产品。如您分辨不出产品是否线性，可咨询对应的云服务产品部。 两者需搭配使用，resour

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resource_size、size_measure_id如何填写 询价线性产品时，resource_size、size_measure_id两个参数为必填。线性产品为包括硬盘，带宽等在订购时需要指定大小的产品。如您分辨不出产品是否线性，可咨询对应的云服务产品部。 两者需搭配使用，resour

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别模型，保证结构化信息提取精度。 多模板分类工作流 支持用户自定义多个 文字识别 模板，通过AI分类算法，自动识别图片所需使用的模板，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 使用工作流开发应用流程 自定义OCR提供了单模板工作流和多模板工作流，您可以通过预置的工作流，自主构建文

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情形3：多模板识别工作流出错，大部分字段为空或错误。 解决办法：先检查分类结果是否正确（返回结果中的template_id表示分类结果），若分类错误，则说明分类器中存在相似的模板导致分类出错，请在参照字段中添加模板特有的参照字段，从而提高分类的鉴别能力。若分类结果正确，但识别结果错误，请参照情形2的解决办法。

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产品优势 GaussDB (DWS)数据库内核自主研发，兼容PostgreSQL的数据库内核引擎，从单机OLTP数据库改造为企业级MPP（大规模并行处理）架构的OLAP 分布式数据库 ，其主要面向海量数据分析场景。 GaussDB(DWS)与传统 数据仓库 相比，主要有以下特点与显著优势，

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景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型，可识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率。 一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。

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(stationary) AR(p)：自回归模型，当前值可以描述为p个之前值的线性组合。利用线性组合的权值即可预测下一个值。 MA(q)：移动平均模型，当前值可以描述为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型

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查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic Regression模型本质上还是线性模型，因此模型文件result_10为该线性模型的系数加上偏置项。 图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估模型。可以采用如下脚本，会打印出模型在测试集上的准确率和AUC两个指标。

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5万变量50万非零元规模的问题，平均求解时间在10分钟内 支持问题类型 支持求解大规模线性问题、二次型问题和混合整数线性问题。 需具备对多种算法模型的兼容性，以满足行业多样化业务场景的要求，支持线性、非线性、混合整数、二次约束规划等算法模型的建模和求解 支持算法 支持优先级和权重的控制

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(stationary) AR(p)：自回归模型，当前值可以描述为p个之前值的线性组合。利用线性组合的权值即可预测下一个值。 MA(q)：移动平均模型，当前值可以描述为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型

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华为云成本中心提供共同成本分拆，支持CDN、Live按照 域名 流量进行成本分拆。 华为云CCE服务提供细化的按照Pod Level的成本分拆，并可以卷积到Workload，Service等各种标准K8S模型层级。 父主题： COST03 对成本进行分配

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单点读写平均时延<1ms，P99<2ms；采用多线程架构，单实例QPS可支撑1w-1000w线性扩展。 高性价比： 综合降本30%：无需备节点，具备4:1超高数据压缩，存储扩容成本更低。 运维效率提升： 可实现2GB到百TB的无感存储扩容，支持极速数据回档（PITR）等能力。 具有更多的增强特性：

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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自定义状态流支持编辑或执行。用户可根据业务需要切换并执行不同状态流。 研发需求切换到自定义状态流，状态卷积规则会自动失效，只有当研发需求的所有类型工作项都执行系统状态流时，卷积规则才会恢复。 访问CodeArts Req服务首页。 进入项目中，单击“设置 > 工作项设置”。 在左侧导航中，选择“工作项管理

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5万变量50万非零元规模的问题，平均求解时间在10分钟内 支持问题类型 支持求解大规模线性问题、二次型问题和混合整数线性问题。 需具备对多种算法模型的兼容性，以满足行业多样化业务场景的要求，支持线性、非线性、混合整数、二次约束规划等算法模型的建模和求解 支持算法 支持优先级和权重的控制

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对目标进行修改时，可以在目标行中，鼠标双击字段，进行配置；也可鼠标放置到对应目标操作列的，选择“编辑”，进入到“编辑目标”页面，进行目标的配置。编辑目标时，不可修改上级目标，其他与新建目标配置类似。 鼠标放置到对应目标操作列的，选择“移动排序”，进入到“移动排序”页面，可以调整同组中同层级维度目标的顺序。

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秒数，数值区间在0.1-3秒，滑动效果是线性，方向分为从上到下或从下到上、从左至右或从右至左。 翻页：屏幕翻页切换，可根据需求自行配置效果秒数，数值区间在0.1-3秒，滑动效果分为先慢后快或先快后慢，方向分为从上到下或从下到上、从左至右或从右至左。 缩放：屏幕缩放切换，可根据需求自行配置效果秒数，数值区间在0

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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竞争力描述 数采驱动热插拔：支持数采驱动自定义、下发、升级、监控等管理，热部署替换，无需重启。 原始数据校正：支持点位表达式，在边缘侧执行线性计算，对采集到的数据进行校正。 重复数据冗余清洗：在数据采集频率高，冗余数据过多时，自动筛选掉重复数据，对跳变的波动数据过滤清洗。 点位动态映射物

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前目标为一个新的平级的目标。 移动目标顺序：鼠标放置到目标“操作”列的，选择“移动排序”，进入到“移动排序”页面，可以调整同组中同层级维度目标的顺序。 删除目标：勾选目标，单击“更多”，选择“批量删除”，批量删除目标；鼠标放置到目标“操作”列的，选择“删除”，单个删除目标。 删除目标时，当前目标下的子目标也同步删除。

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前目标为一个新的平级的目标。 移动目标顺序：鼠标放置到目标“操作”列的，选择“移动排序”，进入到“移动排序”页面，可以调整同组中同层级维度目标的顺序。 删除目标：勾选目标，单击“更多”，选择“批量删除”，批量删除目标；鼠标放置到目标“操作”列的，选择“删除”，单个删除目标。 删除目标时，当前目标下的子目标也同步删除。

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