不同主机的应用层之间经常需要可靠的、像管道一样的连接,但是IP层不提供这样的流机制,而是提供不可靠的包交换。 应用层向TCP层发送用于网间传输的、用8位字节表示的数据流,然后TCP把数据流分区成适当长度的报文段(通常受该计算机连接的网络的数据链路层的最大传输单元(MTU)的限制)。 本文所述流程通过建立线程组和TCP Sampler,来模拟服务端和客户端通过TCP协议建立连接传递数据的过程。
processes/repository 以及可以查看aiworker的日志判断原因,日志路径在 /workspace/EBM/edge-management/processes/aiworker/build/aiwork.log 3、已经添加了网络摄像头,但是无法查看监控 1)先使用VLC在本地验证下摄像头是否能正常播放。 2)使用如下命令在设备终端验证下,替换双引号中的rtsp地址。
sync命令会同时列举本地和BOS侧文件, 对于不同情况分别执行以下动作: 对于新增的文件(本地的某个文件BOS侧没有):上传 对于已上传但是有改动的文件(本地文件的更新时间晚于BOS侧文件的创建时间, 或者本地文件的大小跟BOS侧不一致):覆盖上传 对于已上传且没改动的文件:跳过不处理 对于已上传但是在本地没有的文件:根据--delete参数来做不同的处理。
比如,在常熟海力达公司,每天有6万件汽车零部件产品出厂,生产线上会产生大量“沉睡”数据。去年,海利达上线了百度的工业数据智能平台,通过打通生产数据,可以追踪到每个单件产品的原材料、生产、测试数据,再通过 数据分析 和大量工艺专家的知识萃取,联合建模,把这些“老师傅”的经验变成数据和模型,应用在产线上,大幅提升了良品率,实现了从单件产品到整个生产过程的知识和数据都能进行智能管理。
比如,在常熟海力达公司,每天有6万件汽车零部件产品出厂,生产线上会产生大量“沉睡”数据。去年,海利达上线了百度的工业数据智能平台,通过打通生产数据,可以追踪到每个单件产品的原材料、生产、测试数据,再通过 数据分析 和大量工艺专家的知识萃取,联合建模,把这些“老师傅”的经验变成数据和模型,应用在产线上,大幅提升了良品率,实现了从单件产品到整个生产过程的知识和数据都能进行智能管理。
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。
turtle/tkinter运行时会创建一个GUI, 但是BML中Notebook是一个运行在云端的网页服务. 它无法在你的机器上打开一个窗口. 如果确实有必要, 请自己修改turtle或tkinter的代码, 对其GUI行为进行限制, 或使得它们直接支持Notebook. Q13. 是否支持导入ipynb文件?
如果图片质量较差,会一定程度上影响模型效果。对于超高清图片建议压缩后识别,对于图片质量差的图片,建议提升图片清晰度, 推荐分辨率720 P以上的图片 ,更低分辨率的图片也能识别,只是效果可能有差异,模糊、遮挡严重、光线暗等情况下,识别效果肯定不理想。 Q:人体分析可以识别夜间红外监控图片么?
迁移方式二:不停服迁移 一般情况下,应用程序希望在不停服的情况下,将数据库迁移到云上,而且如果迁移数据库的数据量很大的时候,停服时间将很长,这也是不可接受的。
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