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来自：百科华为云计算 云知识 万里眼高空抛物智能追溯算法 万里眼高空抛物智能追溯算法 时间：2020-12-31 11:29:40 视频监控 视频检测 华为云好望商城万里眼高空抛物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超过百分之95检测率。 2）误报率低，算法可过滤雨雪，树木，飞鸟等干扰。 3）支持CD系列相机。来自：云商店
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go语言逆向技术之---恢复函数名称算法 go语言逆向技术之---恢复函数名称算法 时间：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在对程序做安全审计、漏洞检测时，通常都需要对程序做逆向分析，本文在没有符号表的情况下，提出了一种恢复函数名称的算法，方便对go语言二进制文件进行逆向分析，提升分析效率。来自：百科
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具体费用情况以通用文字识别OCR产品详情页为准。 产品介绍： 通用文字识别 General OCR 用于识别用户上传的通用文字图片（或者用户提供的华为云上 OBS 的通用文字图片文件的URL）中的文字内容，并将识别的结果返回。 产品列表包括：通用 表格识别 、通用文字识别、网络图片识别、智能分类识别、手写文字识别等。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 学习Python编程需要什么基础：函数 学习Python编程需要什么基础：函数 时间：2021-04-07 09:27:41 函数是一个能完成特定功能的代码块，可在程序中重复使用，减少程序的代码量和提高程序的执行效率。在python中函数定义语法如下： 返回值来自：百科![]()
华为云计算 云知识 学习Python编程需要什么基础：文件 学习Python编程需要什么基础：文件 时间：2021-03-25 20:05:33 文件是我们储存信息的地方，我们经常要对文件进行读、写等操作 在Python中，我们可用Python提供的函数和方法方便地操作文件。 文中课程来自：百科![]()
RPA FOR PYTHON RPA FOR PYTHON 通过引用RPA机器人，将手工操作、重复性，基于清晰规划，电子化程度高或跨系统的工作自动化。帮助企业或者员工完成重复单调的流程性工作，减少人工失误，提高运营效率，降低运营成本。 通过引用RPA机器人，将手工操作、重复性，基来自：专题![]()
可将此类文件转换为图片进行识别。pdf转图片识别示例请参见识别结果后处理。 提取图片文字服务如何提高识别速度 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。来自：专题![]()
Python第一个优势在于语法优雅简单，Python写起来就像写英文一样，可读性非常高，清晰易懂。比较容易理解。 第二个优势是编程范式，它支持很多编程范式，面向过程、面向对象，它还支持函数式编程。 第三点优势是Python的一个动态解释性， Python代码是不需要编译的，可以直接由Python解释器来进行来自：百科![]()
华为云计算 云知识 “垃圾”回收算法的三个组成部分 “垃圾”回收算法的三个组成部分 时间：2021-03-09 17:34:57 AI开发平台 人工智能 开发语言环境 “垃圾”回收算法的三个组成部分： 1. 内存分配：给新建的对象分配空间 2. 垃圾识别：识别哪些对象是垃圾 3.来自：百科![]()
。 创建算法 进入ModelArts控制台，参考创建算法操作指导，创建自定义算法。在配置自定义算法参数时，需关注“超参”和“支持的策略”参数的设置。 对于用户希望优化的超参，需在“超参”设置中定义，可以给定名称、类型、默认值、约束等。 单击勾选自动搜索，用户为算法设置算法搜索功能来自：专题![]()
。 为Python制作依赖包 1.打包环境中的Python版本要和对应函数的运行时版本相同。如Python 3.9建议使用3.9.0及以上版本，Python2.7建议使用2.7.12及以上版本，Python3.6建议使用3.6.3以上版本。 2.执行如下命令，为Python 3.来自：专题![]()
使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 时间：2020-12-02 10:27:51 本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。来自：百科![]()
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怎么给网站图片添加水印 怎么给网站图片添加水印 时间：2021-01-19 10:07:27 网站建设 怎么给网站图片添加水印？图片水印是商家对自己的图片增加的一种标识，这样既可以用商品图片进行宣传，还可以防止他人盗用自己的商品图片。 华为云云速建站可以帮助用户自助给图片添加水印，非常简单方便，用户只要设置一次：来自：百科![]()
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