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  • 手写rpc 内容精选 换一换
  • 备用Master将取代主用Master对外提供服务。故障恢复后,原主用Master降为备用。 Client Client使用HBase的RPC机制与Master、RegionServer进行通信。Client与Master进行管理类通信,与RegionServer进行数据操作类通信。
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    恢复结构化信息。 2、 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。 3、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。 4、网络图片识别:自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息,并能根据识别出来的
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    json文件中apis定义的url一致,当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例,该镜像内含mnist数据集训练的模型,可以识别手写数字。其中listen_ip为容器IP,您可以通过启动自定义镜像,在容器中获取容器IP。 镜像对外接口请求示例 ◉ 请求示例 curl -X
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  • 算法创建训练模型,将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似,可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 使用自定义算法构建模型(手写数字识别) 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 示例:从 0
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    ,现引入单独的索引缓存服务器,将索引从Carbon查询的Spark应用侧剥离。所有的索引内容全部由索引缓存服务器管理,Spark应用通过RPC方式获取需要的索引数据。这样,释放了大量的业务侧的内存,使得业务不会受集群规模影响而性能或者功能出现问题。 跨源复杂数据的SQL查询优化
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