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域提出的解决方案及其软硬件基础设施，并学会自己动手搭建一套基于昇腾系列设备的开发&运行环境。 课程大纲 第1章 昇腾AI处理器及软件栈基础（上） 第2章 昇腾AI处理器及软件栈基础（下） 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来自：百科，也不承担文字内容、信息或资料带来的版权归属问题或争议。如有侵权，请联系contentedit@huawei.com，本网站有权在核实确属侵权后，予以删除文章。 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
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学习Python编程需要什么基础：异常处理 学习Python编程需要什么基础：异常处理 时间：2021-04-07 09:32:14 Python无法正常处理程序时就会发生一个异常，异常发生时我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行； 捕捉异常使用try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。来自：百科成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。 链接：https://support.huaweicloud.com/productdesc-dws/dws_01_0002.html 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来自：百科
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引擎模组的驱动。驱动会根据DVPP下发的任务分配对应的DVPP硬件引擎，同时还对硬件模块中的寄存器进行读写，完成其他一些硬件初始化工作。 -最底层的是真实的硬件计算资源DVPP模块组，是一个独立于昇腾AI处理器中其他模块的单独专用加速器，专门负责执行与图像和视频相对应的编解码和预处理任务。来自：百科![]()
线批处理的实际案例。 课程大纲 1. 离线处理方案 2. 离线处理技术框架介绍 3. 离线批处理实战 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、合作伙伴来自：百科![]()
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地址中的AppName一致的转码模板生效，开始进行转码，若不需要转码，请●在直播推流前删除转码模板。 ●直播流的转码规则生效配置为直播流启动时的配置内容，若修改了转码配置，则正在直播的在线直播流不会生效，仅对修改配置后新推送的直播流生效。 ●转码模板中的高清低码默认是关闭的，若您来自：专题![]()
学完本课程后，您将能够： 描述主流华为云EI服务； 区分离线处理和实时流处理的方案架构和应用场景； 了解DAYU数据运营平台的功能。 课程大纲 第1章 华为云上大数据处理与分析 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![]()
掌握自然语言处理理论和应用，具有自然语言处理的相关编程能力。 课程大纲 第1章 自然语言处理简介 第2章 预备知识 第3章 关键技术及应用 第4章 自然语言处理实验 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![]()
视频转封装是指转换视频的封装格式，不改变其分辨率、码率等参数。 支持的输入格式：MP3、MP4、FLV、TS。 支持的输出格式：HLS、MP4。 4.视频转动图 视频转动图是指截取视频文件中的片段生成GIF等格式的动图文件。 支持的输入格式：MP4、MOV、FLV、TS。 支持的输出格式：GIF。来自：专题![]()
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正确处理的消息进行确认即可。 巧用消费组协助运维 用户使用DMS服务作为消息管理系统，查看队列的消息内容对于定位问题与调试服务是至关重要的。 当消息的生产和消费过程中遇到疑难问题时，通过创建不同消费组可以帮助定位分析问题或调试服务对接。用户可以创建一个新的消费组，对队列中的消息进来自：百科![]()
弹性不足：扩容需要较长部署周期，资源利用率较低，需要自行实现可扩展性架构。 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，致力于让云无处来自：百科![]()
再给大家介绍一下石墨的功能： 1. 产品功能 全站私有部署包含办公套件（文档、表格、表单、幻灯片、思维导图、白板）及工作台/我的桌面/快速访问/企业管理等空间。各组件具有多人协作编辑、历史查看、版本保存等通用特色功能，也具有各组件独特的功能，如文档中的划词评论、表格中的跨表格公式引用等来自：云商店![]()
为什么要使用数据仓库？ 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景，并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计来自：专题![]()
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开源代码的基础上做了比较大的改动，主要原因有以下几点： 节约成本，将注册中心、数据库替换成我们当前正在使用的组件，因为这两个依赖不是 Apollo 的核心依赖 继承老配置中心强 Schema 的优点 保留回调确认配置的流程，提前拦截错误的配置，降低代码处理异常配置的复杂度 通过 spi 或环境变量的方式兼容存量老局点使用老配置中心的场景来自：百科
