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Interface，应用程序编程接口）的方式提供文字识别能力，用户调用API接口需要具备一定的编程开发基础，文字识别后返回的结果为JSON格式，用户需要通过编程来处理识别结果。 服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供来自：专题器中，然后在任何Linux服务器上运行该容器而不会出现任何兼容性问题。 容器化是一个相当古老的概念，但是Docker带来了一些新东西，但是早期的技术却没有。 Docker旨在整合最近使用的大多数DevOps工具，例如Puppet，Ansible，Jenkins等。 使用Docke来自：百科
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心等应用场景，同时该通讯库也可扩展应用于AI、大数据等通用领域。 Message Passing Interface(MPI)是支持多编程语言编程的并行计算通讯应用接口，具有高性能、大规模性、可移植性、可扩展性等特点。 华为高性能通信库(Hyper MPI)是基于Open MPI来自：百科移动开发平台支持哪些语言/环境/以及应用的开发？ 能够支持端到端使用的开发场景，可支撑互联网应用、Web应用、App应用、嵌入式应用和企业应用等的研发。 代码托管：支持各种语言代码文件的存储，提供Java、C、C++、C#、PHP、Python、Go、Node.js等多种编程语言代码仓库模来自：专题
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来应战。本届大赛由华为云承办，将围绕“普朗克计划”主题展开，华为资深专家技术团队出题，邀请全球高校软件精英们一起探索技术编程与竞技的更高境界，用软件设计与编程的创新能力解决实际问题、创造无限价值，大赛冠军最高奖金高达20万元。 马克斯·普朗克是德国著名物理学家、量子力学重要创始人来自：专题![]()
在编码上，基于CodeArts软件开发生产线和盘古研发大模型的结合，推出的智能开发助手，CodeArts Snap，可以实现自然语言转化成编程语言，如下图所示，通过编写注释就能帮助我们快速生成代码，大幅提高了编码效率。华为云API插件可以帮助更高效、便捷使用华为云服务的API去搭建上层应用。CodeArts来自：百科![]()
存量代码维护难：每天数以千万级别的代码新增，开发者在进行代码走读时需要耗费大量时间，代码的可读性也参差不齐。如果开发者对此段代码使用的编程语言不够熟悉，也会影响代码维护的效率。 定位问题慢：编程问题的清晰准确描述直接影响开发者问题定位的效率，而搜索线索繁多，依赖人工分析过滤，使得问题定位往往较慢。很多情况下，开发者均是凭经验定位问题。来自：百科![]()
Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户使用Python、Java等编程语言调用 OCR 服务API将图片识别成文字，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率，API获取详情请参考《API参考》。 OCR还提供多种编程语言的SDK供您使用，SDK使用方法请参考《SDK参考》。来自：专题![]()
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SON格式的识别结果。用户需要具备编程能力，熟悉Java、Python、iOS、Android、Node.js编程语言。 文字识别是指对图像中的打印字符进行检测识别，通过调用API，识别图片中的文字，并返回JSON格式的识别结果。用户需要具备编程能力，熟悉Java、Python、iOS、Android、Node来自：专题![]()
TBE算子开发方式是基于DaVinci架构的昇腾处理器（Ascend）的主要编程方式之一，昇腾AI软件栈提供了TBE（Tensor Boost Engine：张量加速引擎）算子开发框架，开发者可以基于此框架使用Python语言开发自定义算子。 课程简介 在高级课程中，我们特邀了多位专家，带领来自：百科![]()
云知识 为什么使用Python编写爬虫？ 为什么使用Python编写爬虫？ 时间：2021-03-25 19:46:29 1、Python编程语言语法简洁，易于学习，快速上手； 2、Python有成熟的爬虫生态，在抓取网页本身和网页抓取后的处理都有丰富的框架和库可用（如Beautiful来自：百科![]()
so，则“函数执行入口”命名为testplugin.Handler。 FunctionGraph函数支持哪些编程语言？ 支持Node.js、Python、Java、Go、C#、PHP等语言 FunctionGraph函数分配磁盘空间有多少 对于每个FunctionGraph函数分配了51来自：专题![]()
路，同时只能有一辆车通过，当目前有两量车对开，这种情况下就只能一辆先过，等到头后另一辆再开，这个例子就形象的说明了半双工的原理。早期的对讲机、以及早期集线器等设备都是基于半双工的产品。全双工可以得到更高的数据传输速度。 问题: 半双工怎么节约成本？ NB-IoT 基于成本考虑，对来自：百科![]()
练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极低时延的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。来自：百科![]()
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