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倉庫工具箱:維度建模權(quán)威指南》,特邀華為 數(shù)據(jù)倉庫 資深專家張劍博士現(xiàn)身領(lǐng)讀,帶你了解數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、維度模型設(shè)計(jì)等大數(shù)據(jù)領(lǐng)域前沿知識(shí)。 課程簡介 RalphKimball為商業(yè)智能領(lǐng)域引入了維度建模技術(shù),維度建模成為數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能系統(tǒng)建設(shè)中被廣泛使用的建模方法。雖然數(shù)據(jù)倉庫來自:百科華為企業(yè)人工智能高級(jí)開發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 國家名稱縮寫 手機(jī)號(hào)所屬的國家 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Grs國家碼對(duì)照表:DR2:亞非拉(新加坡) 國家(或地區(qū))碼 地理位置編碼 排序策略:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PIN 提交排序任務(wù)API:請求消息 國家碼和地區(qū)碼 解析線路類型:地域線路細(xì)分(全球)來自:云商店
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中由哪些屬性構(gòu)成,實(shí)體間的關(guān)系如何,這些都是數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需要回答的問題,確切的說是關(guān)系數(shù)據(jù)庫邏輯設(shè)計(jì)需要回答的問題。 由于關(guān)系模型具有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ),所以依據(jù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的規(guī)范化理論為基礎(chǔ)進(jìn)行關(guān)系模型設(shè)計(jì),能夠構(gòu)造出一個(gè)合理的關(guān)系數(shù)據(jù)模型。 相對(duì)于邏輯模型檢核過程中的范式化, 在來自:百科部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā),通過該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。來自:百科云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB (for MySQL) mysql 1.數(shù)學(xué)函數(shù) GaussDB(DWS)僅支持兩數(shù)值的按位與函數(shù)(bitand),不支持按位或(bitor)和按位異或函數(shù)(bitxor)。 除過正文所述數(shù)學(xué)函數(shù)外,GaussDB(DWS)還提供下列常用函數(shù)。 三角函數(shù):tan來自:百科簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容,包括字幕、彈幕、以及部分自然場景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,識(shí)別精度高,支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測 簡單易用 提供符合RESTful的API訪問接口,使用方便,用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽 層來自:百科09:48:24 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶通過配置編譯器等應(yīng)用的并行優(yōu)化層面綜合優(yōu)化,提升WRF運(yùn)行性能。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)通過操作編譯器、MPI、數(shù)學(xué)庫、應(yīng)用并行優(yōu)化層面綜合優(yōu)化,完成WRF運(yùn)行性能的提升,使用戶了解鯤鵬HPC常用調(diào)優(yōu)手段,掌握通過鯤鵬小智查詢調(diào)優(yōu)指導(dǎo)。 實(shí)驗(yàn)摘要 預(yù)置實(shí)驗(yàn)環(huán)境來自:百科更高。 RASR優(yōu)勢: 識(shí)別準(zhǔn)確率:采用最新一代 語音識(shí)別 技術(shù),基于DNN(深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快:把語言模型,詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處領(lǐng)先地位。來自:百科理解一旦確定下來,就應(yīng)作為企業(yè)層面的標(biāo)準(zhǔn)在企業(yè)內(nèi)被共同遵守。 模型設(shè)計(jì):應(yīng)用關(guān)系建模和維度建模的方法,進(jìn)行分層建模。 關(guān)系建模:基于關(guān)系建模,新建SDI層和DWI層兩個(gè)模型。 維度建模:基于維度建模,新建DWR層模型并發(fā)布維度和事實(shí)表。 指標(biāo)設(shè)計(jì):新建業(yè)務(wù)指標(biāo)和技術(shù)指標(biāo),技術(shù)指標(biāo)又分為原子指標(biāo)、衍生指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)。來自:專題
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