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统计不同方向的民生热度。 商品识别 用户痛点：新鲜的零售商品（如蛋糕等）难以用传统的贴条形码的方式完成结算。且这些商品经常上新，需要不断的更新商品识别库。 票据识别 用户痛点：表格单据千变万化，往来不同国家、不同快递公司的单据都不相同。我们需要快速地从表格中提取有利的信息。 特点来自：百科
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OpenSSL整个软件包大概可以分成三个主要的功能部分：SSL协议库、应用程序以及密码算法库。OpenSSL的目录结构自然也是围绕这三个功能部分进行规划的。 作为一个基于密码学的安全开发包，OpenSSL提供的功能相当强大和全面，囊括了主要的密码算法、常用的密钥和证书封装管理功能以及SSL协议，并提供了丰富的应用程序供测试或其它目的使用。来自：百科简称tpmC)：按照TPC组织的定义，流量指标描述了系统在执行支付操作、订单状态查询、发货和库存状态查询这4种交易的同时，每分钟可以处理多少个新订单交易。 所有交易的响应时间必须满足TPC-C测试规范的要求，且各种交易数量所占的比例也应该满足TPC-C测试规范的要求。 在这种情况下，流来自：专题
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二进制文件的紧凑性，编译生成的二进制文件中会丢弃掉很多运行时用不到的信息，只保留程序正确运行必要的信息，比如被丢弃的信息有变量类型、变量名称等符号信息，可能被保留的有类名称、函数名称等信息，一定会保留的有常量字符串数据。另外为了保证程序的正确运行，还会有保留一个相应的配置信息，比来自：百科![]()
月结95峰值带宽计费 在一个自然月内，将每个有效日的所有峰值带宽的统计点进行排序，去掉数值最高的5%的统计点，取剩下的数值最高统计点为计费点，再根据合同约定的单价计费。 月结95峰值带宽计费 基础服务计费 日峰值月平均计费 在一个自然月内，对所有有效日的最大峰值带宽求和取平均，获得当月的计费带宽，再根据合同约定的单价计费。来自：专题![]()
到288个值，取其中的最大值作为计费带宽。 后付费按日结算，前一天00:00:00~23:59:59产生的使用量，会在第二天进行计算扣费。 按月结95带宽峰值计费 在一个自然月内，将每个有效日的所有峰值带宽的统计点进行排序，去掉数值最高的5%的统计点，取剩下的数值最高统计点，该点就是95峰值的计费点。来自：专题![]()
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last_insert_id：返回最后生成的auto_increment的值 文中课程 更多精彩课堂、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 SQL语法入门 本课程主要讲述了SQL语句的基本概念和分类， GaussDB (for MySQL)的中的数据类型、系统函数及操作符，每一部分都进行了相关的说明举例，帮助初学来自：百科![]()
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![]()
interface：包括运维人员配置的云服务和用户自己创建的私有服务。 其中，运维人员配置的云服务无需创建，用户可直接使用。 您可以通过查询公共终端节点服务列表， 查看由运维人员配置的所有用户可见且可连接的终端节点服务， 并通过创建终端节点服务创建Interface类型的终端节点服务。 status来自：百科![]()
interface：包括运维人员配置的云服务和用户自己创建的私有服务。 其中，运维人员配置的云服务无需创建，用户可直接使用。 您可以通过创建终端节点创建访问Gateway和Interface类型终端节点服务的终端节点。 created_at String 终端节点服务的创建时间。 采用UTC时来自：百科![]()
成相关的API，可用于新闻摘要生成、文献摘要生成、搜索结果片段生成、商品评论摘要等场景中。 语音合成有哪些优势？ 功能全面：提供多种常用自然语言类的算法模型及解决方案，可覆盖不同行业的各类需求。 高效精准：可快速分析大数据量的文本，深度理解文本语义，更加精准的挖掘出文本中的关键信息。来自：专题![]()
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台/我的桌面/快速访问/企业管理等空间。各组件具有多人协作编辑、历史查看、版本保存等通用特色功能，也具有各组件独特的功能，如文档中的划词评论、表格中的跨表格公式引用等；工作台/我的桌面/快速访问/企业管理等功能模块分别对应某个领域或业务的操作和管理。 下面对石墨文档产品的特色功能展开介绍。来自：云商店![]()
石墨表格中的自定义模板功能，可以帮大家生成专属模板。当制作好一张表格的表头后，可以直接保存为模板，之后每次到了新的时间节点，打开“我的模板”里的标准模板，直接填入信息即可。 同时，石墨表格也为大家准备了丰富多样的模板，大家可以根据自己的工作需要加以优化，打造自己的专属模板库。 05来自：云商店![]()
）等敏感信息进行识别和脱敏，具体的脱敏算法及使用场景请参考脱敏算法。 示例： 假《rsd-dsc-test》数据库中的“dsc_yunxiaoke”表中存储了如下银行员工的信息表： 现需表进行敏感数据识别并完成脱敏，制作预置的“银行金融模板领域”的识别规则组，识别出敏感数据并生成来自：百科
