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- 非结构化数据挖掘 内容精选 换一换
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表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 通用文字识别 提取图片内的文字及其对应位置信息，并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。场景考验 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。 网络图片识别 自动识别网络图片内的来自：专题
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1、高度可扩展性和可伸缩性 随着数据获取手段的自动化，多样化和智能化，导致数据量急剧增大。 2、数据类型多样和异构处理能力 结构化数据到半结构化/非结构化数据 文本到图形图像，音频视频等多媒体数据 流数据、队列数据 3、数据处理时效性要求 传感、网络和通信技术发展对于数据快速流入和处理，实时性方面提出了更高要求。来自：百科证件图片上有效信息的自动识别和关键字段结构化提取。 ●票据类图片读取文字支持增值税发票、机动车销售发票、医疗发票等各种发票和表单图片上有效信息的自动识别和结构化提取 ●行业类图片读取文字支持物流面单、医疗化验单据等多种行业特定类型图片的结构化信息提取和识别，助力行业自动化效率提升。来自：专题
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单有序的方式展示、方便快捷的方式进行查询，并且可以长期存储。 采集到日志数据按照结构化和非结构化进行分析。结构化日志是通过规则将日志流中的日志进行处理，提取出来有固定格式或者相似度高的日志内容做结构化的分类。这样就可以采用SQL的语法进行日志的查询。 日志查询与实时分析 对采集的来自：百科![]()
●证件类图片读取文字支持护照等证件图片上有效信息的自动识别和关键字段结构化提取。 ●票据类图片读取文字支持各种票据和表单图片上有效信息的自动识别和结构化提取 ●行业类图片读取韩文支持物流面单、医疗化验单据等多种行业特定类型图片的结构化信息提取和识别，助力行业自动化效率提升。 ●定制模板图片读来自：专题![]()
来自：百科![]()
时间：2020-11-09 16:33:17 简介 Fluentd是一个最初由Treasure Data开发的跨平台的开源数据收集软件项目，它是用于半结构化或非结构化数据集的大数据工具。与Apache Kafka一样，它分析事件日志，应用程序日志和点击流。 配置流程 1. 配置安装环境：安装Ruby。来自：百科![]()
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。 通用 表格识别 提取表格内的文字和所在行列位置信息，适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 通用文字识别 提取图片内的文字及其对应位置信息，并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。 智能分类识别来自：专题![]()
单有序的方式展示、方便快捷的方式进行查询，并且可以长期存储。 采集到日志数据按照结构化和非结构化进行分析。结构化日志是通过规则将日志流中的日志进行处理，提取出来有固定格式或者相似度高的日志内容做结构化的分类。这样就可以采用SQL的语法进行日志的查询。 云日志 服务提供实时日志采集功来自：专题![]()
集合是不确定的，数据更新非常频繁，这类数据被广泛应用于市场决策、推荐以及广告系统中。 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型，天然适合非结构化数据的存储，数据表无需预先定义schema，行与行之间不需要严格的列定义。 支持任意更新 支持行的任意更新，无性能损耗。而且利用HBas来自：百科![]()
或间接商业或法律责任。 云搜索服务 CSS 云搜索服务是一个基于Elasticsearch且完全托管的在线分布式搜索服务，为用户提供结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表。完全兼容开源Elasticsearch软件原生接口。它可以帮助网站和APP搭建搜索框，提升用户寻找资料来自：百科![]()
平台、管理体系和应用场景的规划设计。 架构优势： 领先的 数据湖 架构 采用数据湖的架构，支持存储任意规模的结构化和非结构化数据。可以按原始数据格式存储数据，无需先对数据进行结构化处理。并支持运行不同类型的分析，从大数据处理、实时分析、机器学习到可视化，指导企业更好得做出决策。 立而不破，数据统一来自：百科![]()
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