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Python有一个代号叫做胶水语言，这也是它的第五点优势。这个代号的来由是因为Python可以去调用Java以及C语言编写好的模块。 缺点 那我们再来看一下Python的缺点，Python比较致命的缺点是运行速度慢，相较于Java、 C语言来说是非常慢的。虽然它的解释器是由C语言和Java语言编写的，但这也不能来自：百科
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基于深度学习算法的语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。来自：百科
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帐号中存在 语音合成 服务的套餐，但是为什么却收到了欠费的信息？ 问题描述 帐号中存在语音合成服务的套餐，但是为什么却收到了欠费的信息？ 解决方案 如果是同一个区域的服务，存在套餐会先从套餐计费，超出套餐的部分才会按照按需计费。 请确认上述套餐和欠费服务否属于不同服务或者不同区域的。 语音合成的base64编码如何使用？来自：专题![]()
并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。 3、手写文字识别：识别文档中的手写文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。 4、网络图片识别：自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，并能根据识别出来的结果进行联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。 5、智来自：专题![]()
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大幅度增强系统处理性能的同时，保留软件的高灵活度和定制化。用户几乎不需改动原有系统程序即可享用。 媒体处理 MPC 媒体处理（Media Processing Center）为海量多媒体数据提供经济、高效、弹性的转码和音视频处理服务，支持丰富的转码格式，适合在PC、TV以及移动终端上播放，匹配多种商业场景来自：百科![]()
只需要作为一个客户端就可以实现复杂的计算，计算机的发展前景应该是趋向于小型化，良好的交互和鲜明的个性化。作为软件开发初学者需要尝试挑战新技术，认准目标不断前进。 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![]()
好用的数据处理方案——数据工坊 DWR 好用的数据处理方案——数据工坊 DWR 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场，能够实现灵活的数据及时处理。 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场，能够实现灵活的数据及时处理。来自：专题![]()
有非常高的准确率。 快速定制 图像识别针对客户的特定场景需求，提供可定制的标签服务。支持用户自定义标签，支持帮助用户生成标签体系。拥有大量行业数据的积累，服务泛化性强，使得定制成本低，周期短，准确性高，仅需几周即可完成定制。 图像识别针对客户的特定场景需求，提供可定制的标签服务。来自：专题![]()
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速地提取出图片中的文本信息，并将其转化为结构化的数据，那么我们就能够实现很多智能化的应用场景，提升我们的业务效率和用户体验。 OCR是什么？OCR是在线文字识别服务的简称，它可以识别图片或扫描件中的文本信息，并将其转换为可编辑、可存储、可检索的文本格式。华为云文字识别OCR支持卡来自：百科![]()
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隐私保护通话 有海外号码吗？能拨打国外号码吗？ 为什么进入号码订购的时候我的企业显示为空？ 如何查看应用下是否还有可用号码？ 隐私保护通话平台推送的X号码状态有哪些？ AXE模式的分机号是给谁设置的，怎么设置？ 新购买的隐私号码被标记为别的公司怎么办？ 一个帐号可以申请多少个隐私号码？来自：专题![]()
2、NUMA是什么 3、NUMA优化 4、新挑战 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解NUMA 架构的特点 2、了解NUMA 的配置方法 课程大纲 第1章 NUMA架构下的软件性能挑战 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来自：百科![]()
以流程为驱动的组织协作：运用灵活的柔性工作流技术，解决企业在运行秩序、流程、协作上的管理需求，让制度显性化、流程可视化，实现对管理制度的有效执行。知识共享与文化传播平台：汇聚和沉淀企业的信息、文档和知识，成为组织的知识资源共享中心，并以此建立企业的文化传播窗口，让企业的文化得到塑造。来自：云商店![]()
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![]()
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