在复杂网络情况,用户往往还会需要能有跨机房、跨可用区、跨地域的数据容灾能力。 下面介绍百度智能云RDS数据容灾的几种实现方案。 数据库多副本—主从架构 RDS for MySQL目前为用户提供一主一备的双机高可用版。主从架构的目的是——主库发生故障或灾难时,RDS自动第一时间将备库提升为主库,并将业务流量切换到新主库,同时建立新的备库,保障业务的畅通。
Windows 系统本身能支持的最大内存 https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/windows/desktop/aa366778(v=vs.85).aspx 解决方法 只要将内存的限制去掉即可,步骤如下: 1.【开始】->【运行】 , 输入 msconfig 打开微软系统配置。
一个典型的使用场景是,例如用一条折线来展示本月 1 号到 30 号的数据,但是由于一些原因,数据库中缺失 5、6 号两天的数据,这时如果没有自动补全功能,折线图上就会完全忽略 5、6 号的数据,4 号之后就直接是 7 号,用户完全不知道缺失了两天的数据,这样对用户很不友好,这个时候自动补全功能就有用武之地了,它能将 5、6 号的数据补上 0 或者空,让用户在浏览折线图的时候能够一眼看出这两天数据缺失了
但是不同分区之间的消息是无序的,即不能保证跨分区的消息按照全局顺序来处理。 RabbitMQ 保证了同一个队列内的消息是有序的,即按照先进先出(FIFO)的原则来存储和消费。但是不同队列之间的消息是无序的,即不能保证跨队列的消息按照全局顺序来处理。
以浦发银行为例,其现有客群总量已超过 8000 万,一个资深理财经理能服务 200—500 个用户已经非常优秀了,大量客户实际上无法得到高质量的银行服务。 在小浦的基础上,百度智能云推出了“未来银行解决方案”,基于人因工程研究以及超强的 AI 交互体验研究能力,使数字人的载体扩展到云席、电子屏幕、全息显示等多种智能设备;并融入了百度多年沉淀的智能知识库,高精度用户画像、智能推荐引擎等能力。
交通场景文字识别 针对汽车相关场景的各类证件、票据结构化识别 车牌识别 对机动车蓝牌、绿牌、单/双行黄牌的车牌号码进行识别,并能同时识别图像中的多张车牌 VIN码识别 对车辆车架、挡风玻璃上的VIN码进行识别 驾驶证识别 对机动车驾驶证正本所有10个字段进行结构化识别 行驶证识别 对机动车行驶证主页及副页所有22个字段进行结构化识别 车辆证照混贴识别 对机动车行驶证主页及副页、驾驶证主页及副页在同一张图片上的场景进行结构化识别
漏识别:橙框内应该有目标物体(准备训练数据时标注了),但模型没能识别出目标物体 观察漏识别的目标有什么共性:例如,一个检测会议室参会人数的模型,会漏识别图片中出现的白色人种。这大概率是因为训练集中缺少白色人种的标注数据造成的。因此,需要在训练集中添加包含白色人种的图片,并将白色人种标注出来。
自动从API拿到的ak/sk,但是构造业务client时却传错了,比如构造参数可能分别是ak和sk,但代码调用时两个参数都使用了ak。
使用产品 评论观点抽取 短文本相似度 情感倾向分析 文本审核 图像审核 网络“清洁工 --百度大脑图像审核已就位 酒店旅游 去哪儿网(Qunar.com)是中国领先的无线和在线旅游平台,通过科技来改变人们的旅行方式,聪明地安排旅行。
LCC架构 VPC(Virtual Private Cloud)在逻辑层面实现了对云上私有网络的隔离。LCC之所以可以作为公有云的延伸,很大程度上在于您可以通过LCC特殊的架构方案实现将百度智能云的VPC拓展到您本地,复用云上虚拟网络的全套能力。下面是关于LCC网络方案的说明: 说明 一个LCC对应一个可用区,但是可以对应到多个VPC;同样的,每个VPC也可以对应多个LCC。