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强制留存，更低的推广成本：微信小程序不需要进行用户关注，只要点击页面就可以进行直接的强制留存，拥有比微信公众平台还低的推广获客成本。 5.更多的功能接口：相对于微信公众号，微信的小程序拥有更多的功能接口，可以开发更多的功能 免费生鲜电商小程序相对于APP的优势？ 1.更低的开发成本：来自：专题
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引入超级表（STable）的概念。超级表用来代表一 特定类型的数据采集点，它是表的集合，包含多张表，而且这集合里每张表的 Schema 是一样的。同一类型的采集设备需要创建一个 STable。与表一样，包含 Schema，但还包含静态标签信息。Schema 定义了表的每列数据的属性，如温度、压来自：专题![]()
第1章 企业应用最广泛的AI案例开发： OCR 文字识别 第2章 人工智能的诗与远方：NLP案例开发 第3章 （选修课）端云协同AI应用开发实践 第4章 AI应用篇阶段总结直播&问题答疑 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。来自：百科![]()
制化开发，让我可以根据客户的需求和场景进行个性化的配置和优化。 通过使用华为云通用AI解决方案，我为我的客户提供了更高效、更智能、更安全的服务，并且节省了大量的开发时间和成本。我的客户也非常满意我的服务，并且给我带来了更多的订单和推荐。 让我举一个具体的例子吧。有一次我为一家快递来自：百科![]()
实验目标与基本要求 Tesseract （是OCR中的一种实现方式）是一个光学字符识别引擎，支持多种操作系统。本实验将在华为云鲲鹏 弹性云服务器 CentOS系统的实例上，安装Tesseract；体验通过源码在鲲鹏云服务器上安装软件，并使用Tesseract识别图片中的文字。 基本要求： 1) 熟练使用Linux基本操作命令；来自：百科![]()
服务提交SQL作业访问外部数据源数据的操作步骤。 本例以SQL作业访问RDS数据库表为例，介绍 DLI 服务提交SQL作业访问外部数据源数据的操作步骤。 使用DLI提交SQL作业查询RDS MySQL数据 常用的Spark SQL作业的语法 基础的Spark SQL语法:数据库相关语来自：专题![]()
智能边缘平台是做什么用的？ 智能边缘平台是做什么用的？ 时间：2020-08-18 14:58:39 智能边缘平台（Intelligent EdgeFabric）通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、来自：百科![]()
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。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 华为云智能 语音识别 服务可以实现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来自：专题![]()
t等，创建源表支持主流的各种源表，结果表也支持主流的结果表，创建维表同样也支持主流的各种维表。 Flink OpenSource SQL作业的开发指南 从Kafka读取数据写入到DWS 汽车驾驶的实时数据信息为数据源发送到Kafka中，再将Kafka数据的分析结果输出到DWS中。来自：专题![]()
数据湖探索服务DLI用途与特点 弹性资源池的主要功能是资源进行统一的管理和调度，弹性资源池的特点有以下几点：统一资源管理、租户资源隔离、分时按需弹性等。 弹性资源池的主要功能是资源进行统一的管理和调度，弹性资源池的特点有以下几点：统一资源管理、租户资源隔离、分时按需弹性等。 帮助文档 弹性资源池的优势 统一资来自：专题![]()
图像和视频识别介绍及演示 第4节 内容审核 介绍及演示 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。来自：百科![]()
AI机器人、AI游戏眼镜、AI美图……市场上层出不穷的AI产品让人眼花缭乱。在AI市场的繁荣之下，是日新月异的AI技术！本期课程依托华为云EI服务，带领开发者学习和体验多项国际前沿AI技术！期望通过开发者的学习，帮助企业解决实际问题，实现生产自动化、提升效率，同时这也是华为云奉献给开发者们的一场技术盛宴。 课程简介来自：百科![]()
跨源连接的特点与用途 跨源连接的特点与用途 DLI支持原生Spark的跨源连接能力，并在其基础上进行了扩展，能够通过SQL语句、Spark作业或者Flink作业访问其他数据存储服务并导入、查询、分析处理其中的数据， 数据湖 探索跨源连接的功能是打通数据源之间的网络连接。 数据湖探索跨来自：专题![]()
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