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1、平台侧开发：包括创建产品、开发产品模型、开发编解码插件。详细操作指导请参考创建产品、开发产品模型、开发编解码插件。 2、设备侧开发：使用模组接入。 3、（可选）应用侧开发。 MQTT协议设备接入 1、平台侧开发：包括创建产品、（可选）开发产品模型、（可选）开发编解码插件。当数据格式为JSON时，不需要开发产品模型和编解码插件。来自：专题
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e64编码，Ctrl+C复制，注意不可使用鼠标右键方式进行复制，以免拷贝不全。 文字识别如何提高识别精度？ 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片来自：专题![]()
tion-customer-key-MD5一起使用。 当使用SSE-C方式时,必选。 x-obs-server-side-encryption-customer-key string header 否 SSE-C方式下使用该头域,该头域表示加密使用的密钥。该密钥用于加密对象。 类型:字符串来自：百科![]()
CA具体的检测原理又是如何实现的，源代码和二进制文件的SCA检测又有哪些相同点和不同点，下面内容就来回答一下上述疑问。 对应编译类型的语言（C/C++/Go/Rust），都是遵循：源代码—>编译—>链接—>二进制文件的过程。影响二进制文件的因素包括不同的CPU架构(ARM、X86来自：百科![]()
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图片质量类报错处理办法 问题现象： 调用文字识别API时，产生以下图片质量类报错。 错误码AIS.0102：图片格式不支持。 错误码AIS.0103：图片尺寸不满足要求。 错误码AIS.0104：非支持的图片类型或图片质量差。 解决方法： 请参考使用限制检查图片的格式、像素是否符合规范。来自：专题![]()
ache分块等技术手段，优化AI网络算子性能，加速模型推理，充分发挥ARM CPU算力。 l LiteAI推理引擎纯C语言实现，无第三方依赖，极为适合IoT产品部署；采用代码化模型执行函数设计，仅编译链接有用算子，完全剔除其他所有无用算子，基本无冗余代码，实现代码段空间占用最小化。来自：百科![]()
dtype=input_dtype) tvm.placeholder()是TVM框架的API，用来为算子执行时接收的数据占位，通俗理解与C语言中%d、%s一样，返回的是一个Tensor对象，上例中使用data表示；入参为shape，name，dtype,是为Tensor对象的属性。来自：百科![]()
机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 华北-北京四 可用区1 - 计算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 华北-北京一 可用区2 华北-北京四 可用区1来自：百科![]()
占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 如何提高 通用文字识别 速度 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以来自：专题![]()
数据传递给驱动程序，由DVPP驱动调用PNG或JPEG解码模块进行初始化和任务下发。 4、DVPP专用硬件中的PNG或JPEG解码模块启动实际操作来完成图片的解码，得到YUV或者RGB格式的数据，满足后续处理的需要。 5、解码完成后，Matrix以同样机制继续调用VPC进一步把图来自：百科![]()
提供工具和线上操作界面，加速知识库构建，知识挖掘和模型训练的过程，实现低成本快速构建 智能问答机器人 算法领先 核心引擎采用业界领先的人工智能算法，基于传统算法和深度学习融合的自然语言处理算法 接口丰富 提供问答，统计，知识库管理等接口，可快速集成于各业务系统、聊天工具 核心优势 智能的问答管理来自：百科![]()
支持JPEG格式图片编解码加速 像素处理加速 支持Resize、Crop等硬件加速处理。 Lepton 支持JPEG2Lepton转码加速，性能提升3倍以上--即将上线 Webp 支持JPEG2Webp转码，性能提升3~5倍。--即将上线 产品优势 高性能 通过FPGA计算加速图片编解码和像素处来自：百科![]()
2、 GaussDB 内核列存支持Merge into子查询； GaussDB内核逻辑解码性能及功能优化 1、GaussDB内核逻辑解码性能优化，DML解码性能达到100M/s（不支持DDL解码）。 2、GaussDB内核逻辑解码支持解析指定表的DML操作，jdbc提供解析日志接口（沿用现有libpq来自：专题
