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    【图像结构化解析】接口基于业界领先的深度学习技术和图像检测技术,支持智能提取图片中的字段结构化信息,无需训练灵活提取,可用于各类证照、票据、表单等版式中的结构化信息录入场景。 —— 我们只做精品!一、产品介绍 :【图像结构化解析】接口基于业界领先的深度学习技术和图像检测技术,支持
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    1、应用程序管理数据:数据需要应用程序自己设计,定义和管理,没有相应的软件系统负责 数据管理 工作。应用程序中不仅要规定数据逻辑结构,还要设计物理结构,包括存储结构,存取方法,输入方式等,程序员负担非常重。非程序员无法使用计算机系统。 2、数据不共享:数据面向应用程序的,一组数据对应一
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    具)、应用程序和数据库管理员组成的存储、管理、处理和维护数据的系统。其优势具体有以下几点: 1、整体数据的结构化 数据结构是面向整个组织的,而不是针对某一个应用的。记录的结构和记录之间的联系由数据库管理系统维护,从而减轻了程序员的工作量。 2、数据的共享性高,冗余度低且易扩充。
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    护规则相关说明如下: ○ Web基础防护规则 防范SQL注入、XSS跨站脚本、远程溢出攻击、文件包含、Bash漏洞攻击、远程命令执行、目录遍历、敏感文件访问、命令/代码注入等常规的Web攻击,以及Webshell检测、深度反逃逸检测等Web基础防护。 ○ 网站反爬虫的“特征反爬虫”规则
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    安装和维护费用高,需要大量电缆。 环型拓扑结构 环形网络拓扑(英文:RingTopology)环型结构在LAN中使用较多。这种结构中的传输媒体从一个端用户到另一个端用户,直到将所有的端用户连成环型。数据在环路中沿着一个方向在各个节点间传输,信息从一个节点传到另一个节点。这种结构显而易见消除了端用户通信时对中心系统的依赖性。
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    从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况,基于数据识别引擎,对其储存结构化数据(RDS)和非结构化数据( OBS )进行扫描、分类、分级,解决数据“盲点”,以此做进一步安全防护。 从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况,基于数据识别引擎,对其储存结构化数据(RDS)和非结构化数据(OBS)进行扫描、分类、分级,
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