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來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析的方法 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析的方法 時(shí)間:2021-06-02 09:59:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求調(diào)查的方法,包括但不限于: 1. 查看現(xiàn)有系統(tǒng)的設(shè)計(jì)文檔,報(bào)告; 2. 和業(yè)務(wù)人員座談; 3. 問(wèn)卷調(diào)查; 4. 采集樣本數(shù)據(jù)(如果條件允許)。 文中課程來(lái)自:百科
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E-R方法中的實(shí)體和實(shí)例 E-R方法中的實(shí)體和實(shí)例 時(shí)間:2021-06-02 10:14:00 數(shù)據(jù)庫(kù) E-R方法中,實(shí)體指具有公共性質(zhì)并且可以相互區(qū)分的現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的集合,例如:老師,學(xué)生,課程都是實(shí)體。實(shí)體中每個(gè)具體的記錄值,如學(xué)生實(shí)體中每個(gè)具體的學(xué)生,稱之為實(shí)體的一個(gè)實(shí)例。來(lái)自:百科多額外的工作量,效率低; ● b.由于編譯宏的原因,由源代碼生成的二進(jìn)制文件并不一定是全量源代碼都包含中其中的,可能只有部分源代碼參與生成最終的二進(jìn)制文件; ● c.由于構(gòu)建依賴的原因,二進(jìn)制文件中包含有依賴對(duì)象的信息,也就是說(shuō)包含有源代碼之外對(duì)象的信息,這會(huì)導(dǎo)致提取到的特征純度不足,直接影響到檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性;來(lái)自:百科
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數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念,有助于更好地去開發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用,方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前,需要了解操作系統(tǒng)知識(shí),C/J來(lái)自:百科實(shí)戰(zhàn)派帶你云上體驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí),不會(huì)算法照樣玩轉(zhuǎn)AI。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:人工智能發(fā)展歷程及行業(yè)應(yīng)用介紹,機(jī)器學(xué)習(xí)講解及實(shí)操演示、AI應(yīng)用學(xué)習(xí)方法介紹。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解行業(yè)趨勢(shì)及應(yīng)用前景、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,及如何進(jìn)行AI應(yīng)用的學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)來(lái)自:百科更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征,不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征,上一層的輸出來(lái)自:百科ction)循環(huán)的科學(xué)程序,同時(shí)結(jié)合 數(shù)據(jù)治理 工作的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了兩個(gè)層面的度量評(píng)估: 兩個(gè)層面的數(shù)據(jù)治理度量評(píng)估工具 通過(guò)年度的整體數(shù)據(jù)治理成熟度評(píng)估,了解各維度數(shù)據(jù)治理現(xiàn)狀,并制定可操作性目標(biāo),分析差距,制定切實(shí)可行的計(jì)劃,在推進(jìn)落實(shí)計(jì)劃的過(guò)程中,利用季度性實(shí)施的數(shù)據(jù)治理評(píng)分卡,針來(lái)自:百科
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