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- 大數(shù)據(jù)經(jīng)典書籍 內(nèi)容精選 換一換
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應用升級、更新維護工作量大,對于大型系統(tǒng)不可接受。 而 DDM 實現(xiàn)的數(shù)據(jù)分片,能做到應用0改動: 1. 大表分片:支持按Hash等算法實現(xiàn)自動分片; 2. 自動路由:根據(jù)分片規(guī)則,將SQL路由至真正的數(shù)據(jù)源; 3. 連接復用:通過MySQL實例的連接池復用,大幅提升數(shù)據(jù)庫并發(fā)訪問能力。 文中課程 更多精彩課程來自:百科L語句、Spark作業(yè)或者Flink作業(yè)訪問其他數(shù)據(jù)存儲服務并導入、查詢、分析處理其中的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)湖探索跨源連接的功能是打通數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡連接。 數(shù)據(jù)湖探索跨源連接的功能是打通數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡連接,目前 DLI 支持跨源連接訪問的數(shù)據(jù)源包括:CloudTable HBase,CloudTable來自:專題
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Vivid:對于HDR10片源,新一代動態(tài)元數(shù)據(jù)標準HDR Vivid能夠?qū)崿F(xiàn)更好的場景和終端適應能力 ●2D轉(zhuǎn)3D:2D平面視頻通過AI算法生成3D視頻,帶來身臨其境的觀影體驗 ●視頻修復:對于720p以下的老舊經(jīng)典影片,通過AI修復算法,讓視頻重新煥發(fā)精彩 ●視頻標清轉(zhuǎn)高清:對于720p以下的老舊經(jīng)典影片,結合來自:專題來自:百科
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Neural Networks,簡稱DNN)技術,大大提高了抗噪性能,使識別準確率顯著提升。 識別速度快:把語言模型、詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡,同時在工程上進行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識別速度在業(yè)內(nèi)處于領先地位。 多種識別模式:支持多種 實時語音識別 模式,如流式識來自:專題
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