移动云产品、解决方案以及在不同领域的应用案例，在数字化转型中扮演着重要的角色。其提供的灵活、高效、安全的云计算解决方案，为企业和开发者提供了可靠的技术支持。移动云不仅具备了基于中国移动通信网络的独特优势，还通过全国布局的数据中心和一体化的服务整合能力，为用户提供了更全面、更可靠的服务。其在弹性负载均衡、文字识别OCR等方面的产品和解决方案，为用户提供了丰富的选择。通过与大型企业如东方电气等合作案例

图像 识别中最贴近我们生活的可能就是 OCR 技术，OCR 指电子设备（例如扫描仪 或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用 字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。 从整体上来说，OCR 一般分为两个大步骤：图像处理以及文字识别。图像处 理是在识别文字前，我们要对原始图片进行预处理，以便后续的特征提取和学习。 这个过程通常包含：灰度化、二值化、降噪、倾斜矫正、文字

http://192.168.253.136/dashboard/查看界面进入的密码通过ls 查看目录 cat ./keystonerc_admin 查看账号密码

rabbitmq 启动失败（Failed to start RabbitMQ broker）如果你也是之前安装Rabbitmq并启动、设置为开机自启，在安装后面keystone后发现之前安装的rabbitmq竟然起不来了（启动失败）

import cv2capture=cv2.VideoCapture(0)#读取本机摄像头while True:ret,frame=capture.read()#ret状态frame：这一针的图像logal_image=cv2.imread('3.jpg')w1, h1, c1 = frame.shapew2,h2,c2=logal_image.shapeprint(w1,h1)print(w2,

当特征值为两个的时候，则是一个二维平面（横纵坐标分别表示一个特征值）。当出现两个以上的特征值时，特征值越多，坐标的维数越多，那么模型建立起来就比较繁琐，而且多特征有时还会存在多重共线性问题，即相互之间具有关联关系，导致解空间不稳定，模型泛化能力弱，过多特征也会妨碍模型学习规律。因此，当特征值比较多时我们通常可以采用降维的方式减少维数，使模型简单准确，简单来说就是指可以用更少维度的特征替代更高维度的

python 爬虫贪婪算法和非贪婪算法**贪婪算法 （.*）:贪婪，就是尽可能匹配多的，一般情况下尽可能多的匹配。非贪婪（.*?），非贪婪，与贪婪相反，尽可能少的匹配。**可能内容有些晦涩难懂，下面用例子来说明一下。# TODO鸟欲高飞，必先展翅# TODO向前的人 ：Jhonimport recontent="Hello 11034435 Welcome to play with meThis

**方法一：np.random.rand()**导入numpy,利用库中的random下的rand函数生成0~1之间的浮点数import numpy as npA=np.random.rand(10) #10是生成10个浮点数print(A)结果：[0.40124652 0.61431566 0.328454110.71494409 0.13877407 0.530638080.59480026

如何向一个列表中添加元素，以下从三个方法来展示往一个列表中添加元素。**方法一：append()方法**注：列表末尾添加元素First_list=['张三','李四','乒乓球',1]First_list.append('我是无敌的')print(First_list)一般运用在for循环，遍历一个数组，将有需要的添加到一个列表中例如：****判断并打印列表中大于5的元素import numpy

import cv2 as cvimport numpy as np# 读取图片，并转换为灰度图片face_image = cv.imread('211.jpg')face_gray = cv.cvtColor(face_image, cv.COLOR_RGB2GRAY)cv.imshow('gray face', face_gray)# 检测人脸XML_PATH = 'haarcascade_f