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,支持分布式強(qiáng)一致,數(shù)據(jù)0丟失, GaussDB 獲取時(shí)間是什么? 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB,是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,支持跨機(jī)房、同城、異地、多活高可用,支持分布式強(qiáng)一致,數(shù)據(jù)0丟失,GaussDB獲取時(shí)間是什么? 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫GaussDB時(shí)間/日期類型 時(shí)間/日期類型來自:專題
1、高度可擴(kuò)展性和可伸縮性 隨著數(shù)據(jù)獲取手段的自動(dòng)化,多樣化和智能化,導(dǎo)致數(shù)據(jù)量急劇增大。 2、數(shù)據(jù)類型多樣和異構(gòu)處理能力 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 文本到圖形圖像,音頻視頻等多媒體數(shù)據(jù) 流數(shù)據(jù)、隊(duì)列數(shù)據(jù) 3、數(shù)據(jù)處理時(shí)效性要求 傳感、網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)發(fā)展對于數(shù)據(jù)快速流入和處理,實(shí)時(shí)性方面提出了更高要求。來自:百科
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用于預(yù)測數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn);可通過學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的特征分布規(guī)律來建立基準(zhǔn)模型,可融合多個(gè)基準(zhǔn)模型提升預(yù)測精度并減少誤報(bào)和漏報(bào)的情況 盤古科學(xué)計(jì)算大模型產(chǎn)品功能 盤古氣象大模型 首個(gè)精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI方法,1小時(shí)-7天預(yù)測精度均高于傳統(tǒng)數(shù)值方法(歐洲氣象中心的operational IFS)。預(yù)測包來自:專題
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