本文使用的MapReduce样例程序的代码已上传至: https://github.com/BCEBIGDATA/bmr-sample-java ,您可通过GitHub克隆代码至本地设计自己的程序。 编译程序生成jar包,具体可参考编译Maven项目。 上传编译生成的jar包到对象存储BOS(具体操作详见 对象存储BOS入门指南 )。
存储方面,百舸可支持百度高性能分布式存储PFS,可以显著提升训练和推理过程中的IO吞吐能力 网络方面,百舸支持了万卡级别的RDMA网络,配合拓扑感知调度和高性能通信库BCCL可以有效降低网络延迟,提升带宽利用率。 百舸组件 组件百舸是面向AI训推场景的能力集合,用户可根据需求按需选择灵活插拔。 AI基础组件提供了AI基础设施运行必须的高性能网络和存储驱动插件,同时提供了多种异构资源调度支持。
Python import requests import os ''' 文档比对-提交请求 ''' request_host = https://aip.baidubce.com/file/2.0/brain/online/v1/textdiff/create_task # 二进制方式打开图片文件 f1 = '[本地文件-主版比对文档]' f2 = '[本地文件-副版比对文档]' body =
上述例子中的 {TIMESTAMP} 是 unix 时间戳,格式为秒,因此 start 值自动取当前时间 10 分钟前,也就是获取最近 10 分钟的数据。 在返回结果中,「time」字段固定用来作为时间,在绑定 X 轴的时候使用这个。
value Int/Double/String 可选 data point的值,timestamp+value与values两者必须二选一。
如果需要连接公网,例如需要拉取公网镜像。
人脸库可存储于本地数据库中,进行人脸特征值比对。支持通过视频流实时采集人脸,并与人脸库中预设的人脸进行一一对比,返回相似度最高的user及对应分值。 离线人脸库管理 支持人脸库、人脸组、用户、Face4个维度的增删改查设置, 人脸库推荐5w以内,实际应用中1W以下最佳,可根据业务需要适当调整 。 业务应用策略 通用流程概述 如上图所示,人脸识别的核心业务流程可以分为三个步骤。
如果请求是传图,as会 通过图片计算contsign值 pn unit32 否 返回结果开始位置,检索search时可用 rn unit32 否 返回结果取多少条,检索search时可用 consign ContSign 否 ContSign {uint32 sign1, uint32 sign2} 。如果同时传了image信息,as会以图片计算出的contsign值为准。
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