欢迎来到【StreamNative】1024云展位

社区助手 2022-10-21 23:15:08

 

 

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社区云(官方) 2022-10-23
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欢迎参与【StreamNative】社区有奖互动:https://bbs.csdn.net/topics/608748944

m0_51688481 2022-10-25
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学习了
flyfood 2022-10-25
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操作简单、高效、低成本。StreamNative值得推荐

m0_51688481 2022-10-25
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支持streamnative
weixin_46541337 2022-10-24
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消息多,莫着急; 中间件,解难题; 产品多,挠头皮; 不会选,apache; apache, pulsar宜; 云原生,做分离; 想扩容,没问题; 搞队列,很可以; 流处理,拯救你; 多功能,等着你; 想咨询,欢迎你。
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StreamNative 是一家来自硅谷的开源基础软件公司,由 Apache 软件基金会顶级项目 Apache Pulsar 创始团队组建而成,围绕 Pulsar 打造下一代云原生批流融合数据平台

张立梵 2022-10-24
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云原生终将崛起
魏临 2022-10-24
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https://www.streamnative.cn./
了解更多StreamNative Cloud内容,可点击以上链接~

qq_37913525 2022-10-24
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Apache pulsar & StreamNative 带您玩转云原生,期待。

Yeats_Liao 2022-10-24
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具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性的Apache Pulsar,做的很好

alanyzh 2022-10-24
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程序开源模式价值为王,基础软件的未来在国内社区" - 应云而生,开放有爱,高校自由,期待更多云上产品技术的创造。
qq_42001096 2022-10-24
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分布式消息一直是行业内需要解决的问题,StreamNative能解决这个问题,希望StreamNative开源越做越好

江拥羡橙 2022-10-23
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StreamNative是一家来自硅谷的,围绕Apache顶级项目Apache Pulsar打造下一代流数据平台的开源基础软件公司。秉承开源是基础软件的未来这一理念,专注于开源生态和社区的构建。

在下周周ovo 2022-10-23
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分布式消息服务体验还是很可以的
周沐柒 2022-10-23
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秉承开源是基础软件的未来这一理念,专注于开源生态和社区的构建,加油

几分醉意. 2022-10-23
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StreamNative是一家来自硅谷的,围绕Apache顶级项目Apache Pulsar打造下一代流数据平台的开源基础软件公司。秉承开源是基础软件的未来这一理念,专注于开源生态和社区的构建,致力于前沿技术领域的创新。创始团队成员均是Apache Pulsar和Apache BookKeeper的核心PMC成员,曾就职于Yahoo,Twitter,EMC等知名大公司。作为我关注时间比较久的公司,希望StreamNative越来越好。

wei_shuo 2022-10-23
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非常期待,希望坚守服务特色,操作简单、可靠、效率高、成本低

阳862 2022-10-23
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很期待后面的发展,加油

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加油(ง •̀_•́)ง,很期待!
一个风轻云淡 2022-10-23
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不错的分布式消息服务之前体验过

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数据集介绍:回收物品实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:回收物品实例分割数据集 • 图片数量:训练集:3147张图片,验证集:296张图片,测试集:142张图片,总计:3585张图片 • 分类类别: DepositRecycle(可回收物):常见的可回收物品,如塑料瓶、罐子等。 FlexiblePlastic(柔性塑料):柔软的塑料材料,如塑料袋、包装膜。 Regular_Recycle(常规回收物):标准的可回收塑料制品。 • DepositRecycle(可回收物):常见的可回收物品,如塑料瓶、罐子等。 • FlexiblePlastic(柔性塑料):柔软的塑料材料,如塑料袋、包装膜。 • Regular_Recycle(常规回收物):标准的可回收塑料制品。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片格式为JPEG/PNG,来源于实际回收场景。 二、适用场景 • 智能垃圾分拣系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分类回收物品的AI模型,提高垃圾分拣效率和准确性。 • 环保科技应用研发:集成至智能垃圾桶或回收管理系统中,提供实时物品识别功能,促进资源回收和可持续发展。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,推动AI技术在废物管理中的创新应用。 • 教育与培训:数据集可用于AI模型训练或环保教育,作为学习实例分割和物品分类的实践资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片均经过精细标注,实例分割标注准确捕捉物体轮廓。包含三种回收物品类别,覆盖不同材质和形状,具有高度多样性。 • 实际场景适配:数据来源于真实回收环境,包含各种光照和背景条件,提升模型在实际应用中的鲁棒性和泛化能力。 • 任务兼容性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模

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