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云知識 軟件遷移實戰(zhàn)案例分享 軟件遷移實戰(zhàn)案例分享 時間：2020-12-16 16:23:45 本課程主要面向鯤鵬合作伙伴和開發(fā)者，介紹SO庫遷移、Maven工程遷移、Python工程遷移過程中的依賴分析的一般方法和解題思路。 目標學員 鯤鵬合作伙伴、開發(fā)者 課程目標 通過遷移案例了解軟件遷移的思路和方法來自：百科來自：百科
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云知識 數(shù)據(jù)庫遷移 數(shù)據(jù)庫遷移 時間：2020-11-05 10:49:28 數(shù)據(jù)庫遷移即將某數(shù)據(jù)源庫中的數(shù)據(jù)移動到另一數(shù)據(jù)庫之間的操作。主要分為熱遷移和冷遷移。熱遷移是將內(nèi)存數(shù)據(jù)和硬盤數(shù)據(jù)同步進行遷移。它對用戶業(yè)務的影響非常小。熱遷移過程是對數(shù)據(jù)庫中的內(nèi)存數(shù)據(jù)進行遷移，用戶業(yè)務應來自：百科dJob 相關(guān)推薦 遷移其他云平臺存儲數(shù)據(jù)至華為云:新建集群 創(chuàng)建存儲遷移工作流:新建集群 Pika到 GaussDB (for Redis)的遷移:遷移原理 使用ClickHouse數(shù)據(jù)遷移工具:前提條件 使用ClickHouse數(shù)據(jù)遷移工具:前提條件 啟動遷移任務:請求參數(shù) Pika到GeminiDB來自：百科
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Weblogic遷移TomEE案例 Weblogic遷移TomEE案例 時間：2021-05-21 11:17:08 華為內(nèi)部HR應用原方案采用Oracle JDeveloper IDE基于WebLogic的ADF框架開發(fā)，部署在X86服務器。使用鯤鵬服務器和TomEE替代X86服務器和W來自：百科![]()
DRS中的遷移監(jiān)控 DRS中的遷移監(jiān)控 時間：2021-05-31 17:05:25 數(shù)據(jù)庫 DRS中提供遷移監(jiān)控功能。 1. 看宏觀展示，實時了解遷移進展 宏觀查看全量遷移對象的百分比進度，如遷移時長較多的表數(shù)據(jù)、表結(jié)構(gòu)、表索引等。 2. 看表格信息，一目了然各項遷移指標進度來自：百科![]()
P2vs型云服務器主要用于計算加速場景，例如深度學習訓練、推理、科學計算、分子建模、地震分析等場景。應用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算能力，可以使用P2vs型云服務器。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等常用深度學習框架 RedShift來自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓練介紹 單機多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓練原理和代碼改造點。MindSpore引擎的分布式訓練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題![]()
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KVM P2v型彈性云服務器功能如下： 支持NVIDIA Tesla V100 GPU卡，每臺云服務器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15來自：百科![]()
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云知識 數(shù)據(jù)庫進階學習 數(shù)據(jù)庫進階學習 時間：2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向， 云數(shù)據(jù)庫 是解決方案的核心，學習本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理，數(shù)據(jù)庫遷移和根據(jù)業(yè)務場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷移方案和實操、中來自：百科
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