vr ar 深度学习 更多内容
  • 恢复configsvr副本集

    1/log/configsvr.log} 启动进程。 ./mongod -f restoreconfig/configsvr_40303.yaml 修改configsvr-2节点配置文件,增加副本集配置属性(restoreconfig/configsvr_40304.yaml)。

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  • 配置AR接入Internet

    配置AR接入Internet AR作为整个网络的出口网关,需要首先确保AR接入Internet。本案例中,AR有两个上行出口,分别连接到两个不同的运营商,采用PPPoE拨号方式接入Internet。推荐使用易维版Web界面的配置向导完成配置,详细步骤如下。 使用网线将PC与AR的M

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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • 恢复shardsvr2副本集

    getSiblingDB('admin').shutdownServer(); 搭建shardsvr2副本集。 准备副本集配置文件和目录,将shardsvr2节点的dbPath文件拷贝到其他两个节点目录下。 cp -aR /compile/cluster-restore/shd21/data/db/

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  • AR+AP组网场景

    AR+AP组网场景 方案描述 配置思路 数据规划 配置前准备 创建站点并添加AR设备 配置AR接入Internet并注册上线 创建子网 配置AP设备上线 结果验证 父主题: 典型配置案例

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  • 连锁餐饮业(AR)

    连锁餐饮业(AR) 某头部连锁餐饮店,在全国约有4000+家门店,门店网络分为专网(Staff Network)和客网(Guest Network)两个网络,当前已实现LANWAN融合统一管理。 用户希望通过SD-WAN实现分支与分支、分支与数据中心、分支与云之间全场景随需互联。在实现过程中主要面临的困难包括:

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  • 方案概述

    设计、运维、采购、验证等)的数据,并接入装备研制全生命周期的业务系统(PDM、MPM、LIMS、MRO等) 支持调用多种算法,如机器学习深度学习、机理等多种算法的调用,并分析输出多种类型的图表 方案竞争力: 基于图模型引擎的数字主线和 数据湖 技术来聚合产品全生命周期数据,建设数据

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 培训服务

    培训服务 云服务 物联网 人工智能 鲲鹏 VR/AR 数据仓库 基础服务 工业互联网 WeLink 培训服务

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  • IVR流量报表

    指标名称 描述 IVR呼入总数 接入IVR的总数 IVR呼入接通数 IVR呼入请求数中通话时长大于0的次数 IVR呼入接通率(%) IVR呼入接通数在IVR呼入请求数中所占的百分比 全IVR呼入成功数 只通过IVR呼入成功数,即没有通过任何座席提供服务的呼入成功数。 全IVR呼入成功率(%)

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  • 配置普通IVR流程

    配置普通IVR流程 创建流程 编辑流程 发布流程 父主题: 操作员:配置普通IVR

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  • 安装vroce前端驱动

    安装vroce前端驱动 操作背景 裸机支持VROCE能力,优先安装完对应的ofed 5.8-3.0.7.0-LTS版本驱动后,再安装。 前提条件 已登录虚拟机。 已获取对应办版本的vroce前端驱动安装包及管理软件并上传至虚拟机。 获取方式:参考软件准备章节下载对应驱动的rpm包。

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  • 操作Avro格式数据

    Map avroCatalogInsertMap = new HashMap<String,String>(); avroCatalogInsertMap.put("avroSchema" , AvroHBaseRecord.schemaString);

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  • 恢复shardsvr1副本集

    getSiblingDB('admin').shutdownServer(); 搭建shardsvr1副本集。 准备副本集配置文件和目录,将shardsvr1节点的dbPath文件拷贝到其他两个节点目录下。 cp -aR /compile/cluster-restore/shd11/data/db/

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 方案概述

    、装修装饰、工业设计等提供高性价比的渲染专享资源,助力企业降本增效。 游戏、AR/VR制作。渲染过程复杂,精细程度要求极高,任务量大,华为云渲染助力企业提升CG制作渲染速度,打造最佳画面,降低VR/AR硬件成本。 影视动画制作。影视动画涉及大量特效制作,对GPU资源需求量极高,周

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  • 续订或退订IVR

    续订或退订IVR 操作步骤 续订: 使用一个具备登录条件的华为云账号登录华为云。 选择“ > > 服务列表> 企业应用 > 云客服”。 选择“云客服 > 资源管理 > IVR。 在上方选择您的呼叫中心实例名,找到您需要续订或退订的IVR。 单击IVR后的“续费”。 设置续费时长,单击“去支付”。

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  • IVR自动放通

    b保持一致。/home/cti/icddir/bin/Y: 与1.d保持一致。 检查IVR服务器的defaultIVR.ini文件。 以IVR安装用户(通常为cti)登录IVR服务器,进入“/home/cti/icddir/bin”目录,打开defaultIVR.ini。 检查流程配置文件中的异常放通的技能队列d

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  • 操作Avro格式数据

    Map avroCatalogInsertMap = new HashMap<String,String>(); avroCatalogInsertMap.put("avroSchema" , AvroHBaseRecord.schemaString);

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  • 操作Avro格式数据

    Map avroCatalogInsertMap = new HashMap<String,String>(); avroCatalogInsertMap.put("avroSchema" , AvroHBaseRecord.schemaString);

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  • Confluent Avro Format

    Confluent Avro Format 功能描述 Avro Schema Registry (avro-confluent) 格式能让您读取被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer序列化的记录,以及可以写入成能被

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