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  • 大數(shù)據(jù)分析經(jīng)典算法 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)是什么 大數(shù)據(jù)是什么 時間:2021-05-24 08:54:48 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)是由巨型數(shù)據(jù)集組成的,這些數(shù)據(jù)集大小常超出人類在可接受時間下的收集、使用、管理和處理能力。 大數(shù)據(jù)也可以定義為來自各種來源的大量非結構化和結構化數(shù)據(jù)。 文中課程 更多精彩課
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    于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)傳統(tǒng)人工作業(yè)的升級改造,比如,智慧倉儲中的智能調度。 然而,通用的大數(shù)據(jù)分析服務由于缺乏針對物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的最佳實踐,在技術層面和商業(yè)層面都缺少物聯(lián)網(wǎng)基因,影響物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應用開發(fā)效率。因此,華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務應運而生。 三、如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析? 首先,構
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    。 MRS 提供租戶完全可控的一站式企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務,完全兼容開源接口,結合華為云計算、存儲優(yōu)勢及大數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)驗,為客戶提供高性能、低成本、靈活易用的全棧大數(shù)據(jù)平臺,輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件,并具備在后續(xù)根據(jù)業(yè)務需要進行定
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    go語言逆向技術之---恢復函數(shù)名稱算法 go語言逆向技術之---恢復函數(shù)名稱算法 時間:2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對程序做安全審計、漏洞檢測時,通常都需要對程序做逆向分析,本文在沒有符號表的情況下,提出了一種恢復函數(shù)名稱的算法,方便對go語言二進制文件進行逆向分析,提升分析效率。
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    物聯(lián)網(wǎng)資產模型感知 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務是以物聯(lián)網(wǎng)資產模型為中心的分析服務,不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關產品,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務與資產模型深度整合,在相關數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中,開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù),大大提升數(shù)據(jù)分析的效率。 一站式開發(fā)體驗 大數(shù)據(jù)開發(fā)技術門檻較高,而華為云物聯(lián)
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    華為云計算 云知識 計算服務:讓算力釋放算法之美 計算服務:讓算力釋放算法之美 時間:2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務系列課程之計算服務。 通過當前市場上計算產品構成:通用計算、異構計算、專屬計算三種產品構成了解華為云計算服務的產品內容以及常見使用操作。
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    華為云計算 云知識 萬里眼高空拋物智能追溯算法 萬里眼高空拋物智能追溯算法 時間:2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城萬里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性: 1)超過百分之95檢測率。 2)誤報率低,算法可過濾雨雪,樹木,飛鳥等干擾。 3)支持CD系列相機。
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    華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)有哪些特點 大數(shù)據(jù)有哪些特點 時間:2021-05-24 09:01:23 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)具有以下4個顯著的特點: Volume 數(shù)據(jù)量巨大:TB->PB->EB; Variety 數(shù)據(jù)種類多:結構化->非結構化; Velocity 數(shù)據(jù)速度快:年增長率超過60%。非實時->實時;
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    部工程師、高校學生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標 學完本課程后,學員可以了解大數(shù)據(jù)主流技術、大數(shù)據(jù)場景化解決方案以及大數(shù)據(jù)應用開發(fā)。 課程大綱 1. 大數(shù)據(jù)主流技術 2. 大數(shù)據(jù)場景化解決方案 3. 大數(shù)據(jù)應用開發(fā) 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成
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    華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務是以物聯(lián)網(wǎng)資產模型為中心的分析服務。不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關產品,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務與資產模型深度整合,在相關數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中,開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù),大大提升數(shù)據(jù)分析的效率 一站式開發(fā)體驗 大數(shù)據(jù)開發(fā)技術門檻較高,而華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務
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    。 創(chuàng)建算法 進入ModelArts控制臺,參考創(chuàng)建算法操作指導,創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時,需關注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設置。 對于用戶希望優(yōu)化的超參,需在“超參”設置中定義,可以給定名稱、類型、默認值、約束等。 單擊勾選自動搜索,用戶為算法設置算法搜索功能
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    2020年華為云AI實戰(zhàn)營 時間:2020-12-11 11:15:04 本課程基于華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ,主要內容包括基礎知識、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹,每章課程都是實戰(zhàn)案例,模型訓練、測試、評估全流程覆蓋,配合代碼講解和課后作業(yè),幫助您掌握八大熱門AI領域的模型開發(fā)能力。 課程簡介
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    。 一站式BI解決方案 企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產,體量龐大,需高性能大數(shù)據(jù)平臺支撐進行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關聯(lián)性的、可視化的運營數(shù)字化分析平臺 ,以數(shù)據(jù)分析來驅動業(yè)務價值提升及管理提升。 優(yōu)勢 多源數(shù)據(jù)接入:多源數(shù)據(jù)采集,打破數(shù)據(jù)孤島,形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺。
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    華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分: 1. 內存分配:給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別:識別哪些對象是垃圾 3.
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    通過標準SQL開發(fā)IoT數(shù)據(jù)分析任務,并輕松處理TB-EB級別物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)湖 :提供成本低廉的海量數(shù)據(jù)存儲能力,與物聯(lián)網(wǎng) 設備接入服務 無縫對接,快速接入物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源,并基于物聯(lián)網(wǎng)資產模型,對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行預處理,為數(shù)據(jù)分析做好準備 大數(shù)據(jù)分析:使用大數(shù)據(jù)高可用,可水平擴展框架,
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    大應用:教學、學習、考試、評價、管理。 (1) 教學大數(shù)據(jù) 以教學大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)互動教學現(xiàn)狀情況,制定互動教學指標體系,促進引導式教學。將每個學生學習情況通過數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給老師,幫助老師了解每一個學生的學習情況,幫助老師因材施教。 (2)學習大數(shù)據(jù) 通過學習大數(shù)據(jù)分析功能將區(qū)域的每一個學生的學習情況呈現(xiàn)
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    華為云計算 云知識 政務大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢 政務大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢 時間:2020-10-15 15:15:37 運用大數(shù)據(jù)推動經(jīng)濟發(fā)展、完善社會治理、提升政府服務和監(jiān)管能力正成為趨勢,各國相繼制定實施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略性文件,大力推動大數(shù)據(jù)發(fā)展和應用,實現(xiàn)政務數(shù)據(jù)共享開放及社會大數(shù)據(jù)融合。 融合政務和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)
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    華為云計算 云知識 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟 時間:2021-05-24 10:28:04 大數(shù)據(jù) 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟如下。簡單常規(guī)配置,華為鯤鵬倉庫提供基本依賴下載,版本靈活選擇。 1. 基礎環(huán)境配置:gcc, jdk, maven等基本環(huán)境配置;
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