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2、机动车销售发票识别：自动识别机动车销售发票图片内的文本内容，并返回结构化字段信息，用于后续的进一步处理，节省大量的人工录入成本。 3、飞机行程单识别：自动识别飞机行程单的全部信息，一次扫描即可识别旅客姓名、有效身份证件号码、订单号、票价等全部信息。 4、定额发票识别：自动识别定额发票的全来自：专题辨率影像快速获取方面具有明显优势。广泛应用于重大工程建设、灾害应急与处理、国土监察、资源开发、新农村和小城镇建设等方面。 航空摄影测绘 在飞机上用航摄仪器对地面连续摄取像片，结合地面控制点测量、调绘和立体测绘等步骤，绘制出地形图的作业。单张像片测图的基本原理是中心投影的透视变换，来自：百科
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17:46:53 数据系统 监控工具 智慧交通物流 智慧城市 什么是领导驾驶舱？ 以智慧城市建设场景为例：海量数据的涌现使得管理者如同置身飞机驾驶舱中，借助IOC（Intelligent Operation Center 智慧运营中心）大屏，统一掌握数据，全方位把控运行状态，能够来自：云商店![]()
程能力，熟悉Java、Python、iOS、Android、Node.js编程语言。 使用文字识别服务前需注册华为云账号，并实名认证。第一步：开通文字识别 OCR 服务；第二步，准备数据；第三步，调用API或SDK；最后，获取识别结果。用户需要具备编程能力，熟悉Java、Python、iOS、Android、Node来自：专题![]()
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，“小”，“高”，“低”。 “大”即物联网数据体量大，我们经常听到的一个经典的案例即GE发动机有成百上千个传感器，毫秒级频度产生各种数据。飞机的一次飞行就可以超过1TB的数据量。而在很多工业场景下产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小，或者也可以理解为要从海量的来自：百科![]()
具经历了“商用+开源”，到“边买边造”，再到“自给自足”的三个阶段。 自2019年来，通过历时3年的“云化改造、安全韧性构筑、全栈自研”三大战役，华为基于云原生打造了高安全、高韧性、全场景开发工作流覆盖的可信代码仓。 如今，华为云代码管理服务CodeArts Repo管理并保护着来自：专题![]()
具经历了“商用+开源”，到“边买边造”，再到“自给自足”的三个阶段。 自2019年来，通过历时3年的“云化改造、安全韧性构筑、全栈自研”三大战役，华为基于云原生打造了高安全、高韧性、全场景开发工作流覆盖的可信代码仓。 如今，华为云CodeArts Repo管理并保护着华为1100来自：百科![]()
install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel -y 2)配置JDK环境变量。 vi /etc/profile a.在倒数第三行插入如下内容： export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-openjdk来自：百科![]()
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-openjdk export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH来自：百科![]()
修改应用启动脚本start.sh的参数，确保应用被 APM 监控。 在服务启动脚本的java命令之后，配置apm-javaagent.jar包所在路径，并指定java进程的应用名。 添加-javaagent参数示例： java -javaagent:/xxx/apm-javaagent/apm-javaagent来自：专题![]()
09:52:40 简介 ActiveMQ是Apache软件基金会所研发的开放源代码消息中间件；由于ActiveMQ是一个纯Java程序，因此只需要操作系统支持Java虚拟机，ActiveMQ便可执行。 配置安装流程 本文选用华为鲲鹏云服务E CS RC3实例做测试，KC1实例的处理器为兼容ARMv8指令集的鲲鹏920。来自：百科![]()
Python3.9: Python语言3.9版本。 Go1.8: Go语言1.8版本。 Go1.x: Go语言1.x版本。 Java8: Java语言8版本。 Java11: Java语言11版本。 Node.js6.10: Nodejs语言6.10版本。 Node.js8.10: Nodejs语言8来自：百科![]()
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ssDB支持基于C、Java等应用程序的开发。了解它相关的系统结构和相关概念，有助于更好地去开发和使用 GaussDB数据库 。 本课程讲述了GaussDB的所有工具使用，方便用户学习和查看。学习本课程之前，需要了解操作系统知识，C/Java语言，熟悉C/Java的一种IDE与SQL语法。来自：百科![]()
、高、底”四个特点： “大”即物联网数据体量大，我们经常听到的一个经典的案例，即GE发动机有成百上千个传感器，毫秒级频度产生各种数据。一次飞机的飞行就可以超过1TB的数据量。很多工业场景产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小，或者也可以理解为要从海量的数据中找到价值的信息是一个比较难的事情。来自：百科![]()
、高、底”四个特点： “大”即物联网数据体量大，我们经常听到的一个经典的案例，即GE发动机有成百上千个传感器，毫秒级频度产生各种数据。一次飞机的飞行就可以超过1TB的数据量。很多工业场景产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小，或者也可以理解为要从海量的数据中找到价值的信息是一个比较难的事情。来自：百科
