- 下班不打卡，一天白忙活。本次体验开天aPaaS控制台实现打卡提醒的功能，在一天忙碌的写bug中，头脑难免犯浑，开天助你天天打卡，开开心心下班。 下班不打卡，一天白忙活。本次体验开天aPaaS控制台实现打卡提醒的功能，在一天忙碌的写bug中，头脑难免犯浑，开天助你天天打卡，开开心心下班。
- 一天的开始，有一个元气满满的好心情便会事半功倍，效率杠杠滴。本次体验开天aPaaS工作台配置一款自己的早间提醒，一起开启美好的一天吧。 一天的开始，有一个元气满满的好心情便会事半功倍，效率杠杠滴。本次体验开天aPaaS工作台配置一款自己的早间提醒，一起开启美好的一天吧。
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- 设计以STM32微控制器为平台，采用DHT11温湿度传感器、烟雾传感器MQ-2、易燃气体传感器MQ-4、空气质量检测传感器MQ-135对室内温湿度和危险气体进行采集。通过wifi无线网络将数据传送给微控制器，STM32微控制器处理数据后，由自带oled液晶屏显示。当室内温度达到预警值或有危险气体时，系统将会自动警报并将警报信息通过wifi网络传输给客户手机。 设计以STM32微控制器为平台，采用DHT11温湿度传感器、烟雾传感器MQ-2、易燃气体传感器MQ-4、空气质量检测传感器MQ-135对室内温湿度和危险气体进行采集。通过wifi无线网络将数据传送给微控制器，STM32微控制器处理数据后，由自带oled液晶屏显示。当室内温度达到预警值或有危险气体时，系统将会自动警报并将警报信息通过wifi网络传输给客户手机。
- 第一个aPaaS平台于2005年推出，此后发生了很大变化。新的技术变革和企业管理需求的变化赋予了aPaaS更大的想象空间。对于aPaaS，一个非常有趣的评价是：“你会发现aPaaS能够解决的问题，不止是你最初要解决的那一个问题”。相信以后aPaaS的应用会越来越广泛。 第一个aPaaS平台于2005年推出，此后发生了很大变化。新的技术变革和企业管理需求的变化赋予了aPaaS更大的想象空间。对于aPaaS，一个非常有趣的评价是：“你会发现aPaaS能够解决的问题，不止是你最初要解决的那一个问题”。相信以后aPaaS的应用会越来越广泛。
- 未来，华为云开天aPaaS计划在工业互联网和工业软件，城市和公共事业以及互联网服务能力上聚焦投入，实现“经验即服务”。华为云期待与更多的伙伴“凝心聚力、共筑开天”，使能行业场景化创新。 未来，华为云开天aPaaS计划在工业互联网和工业软件，城市和公共事业以及互联网服务能力上聚焦投入，实现“经验即服务”。华为云期待与更多的伙伴“凝心聚力、共筑开天”，使能行业场景化创新。
- 预计到 2025 年，全球数据量将达到 180GB， 这其中 88% 是非结构化数据。到时候国内移动终端将达到 400 亿部，IoT设备约二十五万亿个。这些设备将产生大量的图像、音视频、文本、传感器数据等非结构化内容。 预计到 2025 年，全球数据量将达到 180GB， 这其中 88% 是非结构化数据。到时候国内移动终端将达到 400 亿部，IoT设备约二十五万亿个。这些设备将产生大量的图像、音视频、文本、传感器数据等非结构化内容。
- 前言YOLO场景运用： YOLO作为一个one-stage目标检测算法，在速度和准确度上都有杰出的表现。除了在Notebook开发环境中进行算法的定义和运行，通过ModelArts预置算法同样可以进行YOLO算法的训练和推理。接下来的例子就是一个利用Notebook中的YOLO V3物体检测进行的训练和推理过程。另外，想要了解ModelArts预置算法，可以前往华为云GitHub教程链接：M... 前言YOLO场景运用： YOLO作为一个one-stage目标检测算法，在速度和准确度上都有杰出的表现。除了在Notebook开发环境中进行算法的定义和运行，通过ModelArts预置算法同样可以进行YOLO算法的训练和推理。接下来的例子就是一个利用Notebook中的YOLO V3物体检测进行的训练和推理过程。另外，想要了解ModelArts预置算法，可以前往华为云GitHub教程链接：M...
- 介绍本次用到的函数：ee.List.sequence （开始，结束，步骤，计数）。督察 安慰任务用于print(...)写入此控制台。第1行：为ee.Number()指定的参数无效。1.1,1,1ee.List.sequence(start, end, step, count)生成一个从开始到结束（包括）的数字序列，以step为增量，或以count为等距增量。如果没有指定end，它将从sta... 介绍本次用到的函数：ee.List.sequence （开始，结束，步骤，计数）。督察 安慰任务用于print(...)写入此控制台。第1行：为ee.Number()指定的参数无效。1.1,1,1ee.List.sequence(start, end, step, count)生成一个从开始到结束（包括）的数字序列，以step为增量，或以count为等距增量。如果没有指定end，它将从sta...
- 这个教程的主要目的是解决我们一个非常简单而且实用的功能，原有问题是这应该很简单，但我没有找到好的解决方案。我想创建一个包含两个日期中较早日期的变量，但我还没有找到一种方法来比较两个日期并提取较早的日期，因为 .min() 或 .first() 不适用于列表。 本文需要利用几个函数：ee.Date.fromYMD(year, month, day, timeZone)返回一个给定年、月、日的... 这个教程的主要目的是解决我们一个非常简单而且实用的功能，原有问题是这应该很简单，但我没有找到好的解决方案。我想创建一个包含两个日期中较早日期的变量，但我还没有找到一种方法来比较两个日期并提取较早的日期，因为 .min() 或 .first() 不适用于列表。 本文需要利用几个函数：ee.Date.fromYMD(year, month, day, timeZone)返回一个给定年、月、日的...
- 上一次我们降到了关于一个非常实用的在线GIF图的影像，上一篇的文章可以看这个(1288条消息) Google Earth Engine APP—— 一个不用写代码可以直接下载相应区域的1984-2021年的GIF遥感影像动态图_此星光明的博客-CSDN博客此应用程序将注释年份并向 LandTrendr 时间序列动画应用程序创建的 GIF 添加上下文地图。 更多信息 在这里。1) 使用上面... 上一次我们降到了关于一个非常实用的在线GIF图的影像，上一篇的文章可以看这个(1288条消息) Google Earth Engine APP—— 一个不用写代码可以直接下载相应区域的1984-2021年的GIF遥感影像动态图_此星光明的博客-CSDN博客此应用程序将注释年份并向 LandTrendr 时间序列动画应用程序创建的 GIF 添加上下文地图。 更多信息 在这里。1) 使用上面...
- 云硬盘EVS是一种为ECS BMS等计算服务提供持久性块存储的服务，通过数据冗余和缓存加速等多项技术，提供高可用性和持久性，以及稳定的低时延性能。可以对云硬盘做格式化、创建文件系统等操作，并对数据做持久化存储。 云硬盘EVS是一种为ECS BMS等计算服务提供持久性块存储的服务，通过数据冗余和缓存加速等多项技术，提供高可用性和持久性，以及稳定的低时延性能。可以对云硬盘做格式化、创建文件系统等操作，并对数据做持久化存储。
- Hansen Global Forest Change v1.8 (2000-2020) Results from time-series analysis of Landsat images in characterizing global forest extent and change.The 'first' and 'last' bands are reference multis... Hansen Global Forest Change v1.8 (2000-2020) Results from time-series analysis of Landsat images in characterizing global forest extent and change.The 'first' and 'last' bands are reference multis...
- 当您有超过 10000000 个像素时，bestEffort 参数将仅使用像素子集来计算统计信息。如果您想要实际的最小值/最大值，请将 maxPixels 设置为更高的数字使用图层管理器计算的参数是使用您所在缩放级别的地图中可见像素的子集完成的。 （ 参考）。可以得到近似的最小值/最大值如果您想要实际的最小/最大值，则需要以原始比例（30m）为整个几何图形运行计算推荐的方法是使用 e... 当您有超过 10000000 个像素时，bestEffort 参数将仅使用像素子集来计算统计信息。如果您想要实际的最小值/最大值，请将 maxPixels 设置为更高的数字使用图层管理器计算的参数是使用您所在缩放级别的地图中可见像素的子集完成的。 （ 参考）。可以得到近似的最小值/最大值如果您想要实际的最小/最大值，则需要以原始比例（30m）为整个几何图形运行计算推荐的方法是使用 e...
- 使用的镜像规格如下所示：模型转换注意事项：使用2022年CANN训练营第一期的镜像camp-course-2022-6(5.0.5.alpha001)转换模型报错，推测是不支持静态AIPP和动态Batch的组合，若用动态AIPP和动态Batch组合，则可成功转换模型，但未测试能否进行后续推理。 使用的镜像规格如下所示：模型转换注意事项：使用2022年CANN训练营第一期的镜像camp-course-2022-6(5.0.5.alpha001)转换模型报错，推测是不支持静态AIPP和动态Batch的组合，若用动态AIPP和动态Batch组合，则可成功转换模型，但未测试能否进行后续推理。
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香橙派AIpro的远程推理框架与实验案例2025/07/04 周五 19:00-20:00
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AiR推理框架创新采用将模型推理与模型应用相分离的机制，把香橙派封装为AI推理黑盒服务，构建了分布式远程推理框架，并提供多种输入模态、多种输出方式以及多线程支持的高度复用框架，解决了开发板环境配置复杂上手困难、缺乏可视化体验和资源稀缺课程受限等痛点问题，真正做到开箱即用，并支持多种笔记本电脑环境、多种不同编程语言，10行代码即可体验图像分割迁移案例。
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基于鸿蒙平台终端设备的应用场景越来越多、使用范围越来越广。本课程以云数据库服务为例，介绍云侧项目应用的创建、新建对象类型、新增存储区及向对象类型中添加数据对象的方法，端侧（HarmonyOS平台）一体化工程项目的创建、云数据资源的关联方法及对云侧数据的增删改查等操作方法，为开发端云一体化应用打下坚实基础。
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