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具有价值高、使用周期长、使用地点分散等特点。传统手工模式做资产盘点工作繁重、耗时费力，用纸质或Excel 表登记方式，效率低、查询难。资产现状不清楚，资产调拨借用无法跟踪。用 excel表方式管理固定资产，一旦固定资产数量增多、管理难度加大，容易造成固定资产流失。 A6+资产管理来自：云商店），借助几个常见的 HR 日常烦恼及示例，尝试解决招聘进度难掌控、入职难体系化培训、员工信息难整理、薪酬发放难校验、离职难交接等人力资源六大管理模块痛点，场景涵盖人员招聘、在职、离职、培训、薪酬等全流程。 借助石墨之道，我们希望可以减少广大人力资源小姐姐们的办公压力，让企业日常管理和协作更加高效、轻松。来自：云商店
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json格式返回给用户。 通用表格文字识别是否支持导出为excel格式？ 通用 表格识别 支持将表格内容转换成可编辑的Excel格式，传入参数return_excel为true时，将返回的表格转换为Microsoft Excel对应的base64编码，可用Python函数 base64来自：专题![]()
全域Serverless+AI，华为云加速大模型应用开发 全域Serverless+AI，华为云加速大模型应用开发 时间：2024-08-28 15:23:03 日前，华为全联接大会2023在上海召开。华为云CTO张宇昕在大会上发布了基于Serverless技术的大模型应用开发框架，框架以面向来自：百科![]()
华为云计算 云知识 华为云Astro大屏应用（Astro Canvas）正式商业化上线 华为云Astro大屏应用（Astro Canvas）正式商业化上线 时间：2023-08-04 10:00:36 云计算 华为云Astro大屏应用（Astro Canvas）产品入口>> 尊敬的华为云Astro开发者：来自：百科![]()
缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1M以下，A4纸大小的密集文档大图在2M以下。 关于如何压缩图片，请参考代码。 提取时如何获取图片base64编码？ 1、将需转码的图片拖拽至Chrome浏览器中，浏览器上显示该图片。来自：专题![]()
应用升级、更新维护工作量大，对于大型系统不可接受。 而 DDM 实现的数据分片，能做到应用0改动： 1. 大表分片：支持按Hash等算法实现自动分片； 2. 自动路由：根据分片规则，将SQL路由至真正的数据源； 3. 连接复用：通过MySQL实例的连接池复用，大幅提升数据库并发访问能力。 文中课程 更多精彩课程来自：百科![]()
Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快：把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。 多种识别模式：支持多种 实时语音识别 模式，如流式识来自：专题![]()
对某个key-value的列表进行降序显示。当操作和查询并发大的时候，使用传统数据库就会遇到性能瓶颈，造成较大的时延。 使用分布式缓存服务（D CS ）的Redis版本，可以实现一个商品热销排行榜的功能。它的优势在于： 数据保存在缓存中，读写速度非常快。 提供字符串（String）、来自：专题![]()
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OCR 不支持读取视频流数据，您可将视频流进行提取帧图片操作，提取出图片后进行识别，或者使用视频内容分析VCR提取视频中的文字信息。 通用表格文字识别是否支持导出为excel格式？ 通用表格识别支持将表格内容转换成可编辑的Excel格式，传入参数return_excel为true时，将返回的表格转换为Microsoft来自：专题![]()
华为云计算 云知识 LiteOS大揭秘【01】：5分钟带你了解LiteOS传感框架 LiteOS大揭秘【01】：5分钟带你了解LiteOS传感框架 时间：2022-11-15 15:56:25 物联网 LiteOS传感框架是什么 LiteOS传感框架即Sensor Hub，是一个基于Huawei来自：百科![]()
了华为研发大模型实践及分享。专家以AI编程为切入点，介绍了利用大模型自动生成代码的原理、历史与效果，从软件内涵的扩展、对工具链的影响等方面分析了大模型将给软件研发带来哪些主要的变化，并结合例子展示出大模型的确将大幅提升软件研发的效率。同时，也详细展示了华为内部在研发大模型的实践，介绍了华为的智能研发助手来自：百科![]()
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线，建议您使用数据库引擎对应的最新大版本，以RDS for MySQL为例，建议您选择MySQL 8.0。 数据库mysql实例状态 数据库mysql实例状态是数据库实例的运行情况。用户可以使用管理控制台和API操作查看数据库实例状态。下表中为您展示数据库mysql实例的所有状态和说明来自：专题
