人脸识别服务 FRS

人脸识别服务 FRS

人脸识别服务(Face Recognition Service),能够在图像中快速检测人脸、分析人脸关键点信息、获取人脸属性、实现人脸的精确比对和检索。该服务可应用于身份验证、电子考勤、客流分析等场景

人脸检测、比对、搜索,人脸库管理,静默活体检测 API 每月2,000次免费调用额度

人脸识别服务(Face Recognition Service),能够在图像中快速检测人脸、分析人脸关键点信息、获取人脸属性、实现人脸的精确比对和检索。该服务可应用于身份验证、电子考勤、客流分析等场景

活动期间人脸检测、比对、搜索,人脸库管理,静默活体检测 API 每月前2,000次调用免费

    人脸识别的原理 更多内容
  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 进阶实践

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 备份原理及方案

    磁盘空间。 图2 副本集备份原理图 单节点实例 单节点备份是在仅有的一个节点上进行,最终备份文件将以压缩包形式存储在 对象存储服务 (OBS)中,不会占用实例磁盘空间。 单节点备份基于mongodump实现,备份过程中会额外占用节点CPU、内存等资源,资源不足时会出

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 迁移作业原理

    取决于源端数据源性能。 如需优化,请参见源端数据源相关说明文档。 网络带宽 CDM 集群与数据源之间可以通过内网、公网VPN、NAT或专线等方式互通。 通过内网互通时,网络带宽是根据不同CDM实例规格带宽限制。 cdm.large实例规格CDM集群网卡基准/最大带宽为0

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 备份原理及方案

    采用单个数据库节点部署架构。与主流主备实例相比,它只包含一个节点,但具有高性价比。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包形式存储在对象存储服务上,不会占用实例磁盘空间。 主备实例 采用一主一备经典高可用架构,主备实例每个节点规格保持一致。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包形式存储在对象存储服务上,不会占用实例的磁盘空间。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 节点伸缩原理

    池需要扩容节点数量。 Simulator: 负责缩容场景下,找到满足缩容条件节点。 Expander: 负责在扩容场景下,根据用户设置不同策略来,从Estimator选出节点池中,选出一个最佳选择。当前Expander有多种策略,如表1。 表1 CCE支持Expander策略

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Hive CBO原理介绍

    计算出代价最小的一个计划,作为最终顺序优化结果。 代价具体计算方法: 当前版本,代价衡量基于Join出来数据条数:Join出来条数越少,代价越小。Join条数多少,取决于参与Join选择率。表数据条数,取自表级别的统计信息。 过滤条件过滤后条数,由列级别的统计信息,max,min,以及NDV(Number

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 背景和原理(对象)

    存在数据库大宽表中)。 您可以围绕对象这一核心,定义相关字段、字段校验规则、界面样式、字段变更时触发事件等。如果把待开发业务系统比作一部电影,对象就是电影中一个个角色,需要勾勒角色外貌、性格特点、人物关系和所经历剧情。 租户开发者可以自定义对象(Custom Obje

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 设备孪生工作原理

    据,例如灯开、关状态。 设备孪生具有与物理设备相同特性,便于终端设备与应用之间进行更好地通信。应用发送命令首先到达设备孪生,设备孪生根据应用设置Expected State(期望状态)进行状态更新,此外终端设备实时反馈自身Actual State(真实状态),设备孪生同时记录设备的Actual

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 设备孪生工作原理

    据,例如灯开、关状态。 设备孪生具有与物理设备相同特性,便于终端设备与应用之间进行更好地通信。应用发送命令首先到达设备孪生,设备孪生根据应用设置Expected State(期望状态)进行状态更新,此外终端设备实时反馈自身Actual State(真实状态),设备孪生同时记录设备的Actual

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 父主题: 关键操作指导

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 数据迁移进阶实践

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 关键操作指导

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 备份原理及方案

    份后更新数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流主备实例相比,它只包含一个节点,但具有高性价比。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包形式存储在对象存储服务上,不会占用实例磁盘空间。 主备实例 采用一主一备经典高可用架构,主备实例每个节点的

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 背景与原理(BPM)

    器以及切换版本操作。支持快捷键操作,即可脱离鼠标直接用键盘操作。 2 BPM组成图元,一个BPM业务流程由以下几个部分组成: 事件图元(Events):用来表明BPM生命周期中发生事件,例如开始、捕获信号等。 网关图元(Gateways):网关用来控制流程执行流向,可理解为决策、判断。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 人脸识别失败怎么办?

    人脸识别 失败怎么办? 寻找光线柔和明亮地方,避免在强光、反光、阴暗处打卡; 移除口罩、刘海、墨镜等遮挡物; 如频繁发生人脸识别失败,可尝试重新录入人脸照片。 父主题: 考勤

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 背景及原理(服务编排)

    stroZero服务编排功能,类似于编程中一段有流程、条件处理、判断逻辑程序。这段程序有输入参数和输出参数、可以独立成为一个对外调用方法。同时,在程序内部,也可以调用其他方法。 AstroZero中服务编排是将原来基于代码编程改变为用图形化,拖拉拽方式去编程。如图1所

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • APP认证工作原理

    API网关收到请求后,执行1~3,计算签名。 将3中生成签名与5中生成签名进行比较,如果签名匹配,则处理请求,否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下请求签名。 步骤1:构造规范请求 使用APP方式进行签名与认证,首先需要规范请求内容,然后再进行签名。客户端与API网关使用相同请求规范,可以

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动建表原理介绍

    0)字段映射到DWSSMALLINT。 图1 自动建表字段映射 CDM在Hive中自动建表时,Hive表与源表字段类型映射关系参见表1、表2、表3及表4。例如使用CDM将MySQL整库迁移到Hive,CDM在Hive上自动建表,会将OracleYEAR字段映射到HiveDATE。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • FederatedHPA工作原理

    当前Pod数与期望Pod数计算方法如下: 当前Pod数 = 所有集群中状态为ReadyPod数量 在计算期望Pod数时,HPA Controller会选择最近5分钟内计算所得Pod数最大值,以避免之前自动扩缩操作还未完成,就直接执行新扩缩情况。 期望Pod数 = 当前Pod数

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Spark基本原理

    要对数据或者日志更新进行备份来保障容错性。这样就会给数据密集型工作流带来大量IO开销。而对于RDD来说,它只有一套受限制接口,仅支持粗粒度更新,例如map,join等等。通过这种方式,Spark只需要简单记录建立数据转换操作日志,而不是完整数据集,就能够提供容错

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Hue基本原理

    过界面图形化方式查看ZooKeeper。 有关Hue详细信息,请参见:http://gethue.com/。 Hue结构 Hue是建立在Django Python(开放源代码Web应用框架)Web框架上Web应用程序,采用了MTV(模型M-模板T-视图V)软件设计模式。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了