Intel Xeon 平台技术助力云和云边基础设施架构革新
Intel Xeon 平台用ras技术助力云、拓展云服务助力云边基础设施进行架构革新
使用Keepalived在VPC实现高可用架构 - 私有网络VPC | 百度智能云文档
使用Keepalived在VPC实现高可用架构 概览 Keepalived的作用是检测服务器的状态，通常用来搭建高可用服务，例如Nginx、MySQL等。 需求场景 当主服务器发生故障无法对外提供服务时，动态将辅助IP切换到备服务器，继续对外提供服务。
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网络层安全说明_解决方案实践
解决方案实践 > 网络层安全说明 网络层安全说明 概览 需求场景 需求场景1：网络访问控制 需求场景2：诊断日志和监控系统 需求场景3：云上网络攻击防护 相关产品 网络层安全说明 更新时间: 2022-01-10 概览 帮助用户在云上搭建层次化的纵深防御体系，通过流量分析、可视化、故障诊断定位以及网络架构优化，降低客户业务的潜在风险。
手部关键点识别 - 人体分析 | 百度智能云文档
result)); }).catch(function(err) { // 如果发生网络错误 console.log(err); }); 手部关键点识别 请求参数详情 参数名称 是否必选 类型 说明 image 是 string 图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4M，最短边至少50px，最长边最大4096px，支持jpg/png/bmp格式 手部关键点识别 返回数据参数详情
手部关键点识别 - 人体分析 | 百度智能云文档
手部关键点识别 手部关键点识别 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），检测图片中的手部，输出每只手的坐标框、21个骨节点坐标信息。 当前接口主要适用于图片中单个手部的情况，图片中同时存在多个手部时，识别效果可能欠佳。
手部关键点识别 - 人体分析 | 百度智能云文档
手部关键点识别 手部关键点识别 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），检测图片中的手部，输出每只手的坐标框、21个骨节点坐标信息。 当前接口主要适用于图片中单个手部的情况，图片中同时存在多个手部时，识别效果可能欠佳。
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返回说明 返回参数 字段 是否必选 类型 说明 hand_num 是 uint32 检测到的人手数目 hand_info 否 object[] 手部关节点信息 +location 否 object 手部坐标信息 ++left 否 int 手部区域离左边界的距离 ++top 否 int 手部区域离上边界的距离 ++width 否 int 手部区域的宽度 ++height 否 int 手部区域的高度 +
手部关键点识别 - 人体分析 | 百度智能云文档
手部关键点识别 手部关键点识别 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），检测图片中的手部，输出每只手的坐标框、21个骨节点坐标信息。 当前接口主要适用于图片中单个手部的情况，图片中同时存在多个手部时，识别效果可能欠佳。
百度智能云架构指南 - 白皮书 | 百度智能云文档
混合云融合了公有云和私有云，是近年来云计算的主要模式和发展方向。我们已经知道私企业主要是面向企业用户，出于安全考虑，企业更愿意将数据存放在私有云中，但是同时又希望可以获得公有云的计算资源，在这种情况下混合云被越来越多的采用，它将公有云和私有云进行混合和匹配，以获得最佳的效果，这种个性化的解决方案，可以达到了既省钱又安全的目的。
