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  • 大數(shù)據(jù)分析模型分類 內(nèi)容精選 換一換
  • 中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 模型 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 高性能 性能強(qiáng)勁,32節(jié)點(diǎn)規(guī)模下提供高達(dá)1500萬(wàn)tpmC的事務(wù)處理能力。3節(jié)點(diǎn)TPCH標(biāo)準(zhǔn)性能壓測(cè),500GB < 200s,1000GB < 500s,單集群最大數(shù)據(jù)量超過(guò)4PB。 高可用 支持跨機(jī)房、同城、異地
    來(lái)自:專題
    支持行業(yè)客戶二次訓(xùn)練專屬模型,打造大模型體驗(yàn)。 盤古預(yù)測(cè)大模型產(chǎn)品功能 回歸預(yù)測(cè) 用于連續(xù)值預(yù)測(cè),可自動(dòng)進(jìn)行任務(wù)理解,分析選擇最適合的回歸模型集合,并融合多個(gè)模型來(lái)提升回歸預(yù)測(cè)精度 分類預(yù)測(cè) 用于離散值的預(yù)測(cè),如:不同類別或標(biāo)簽;基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力,可自動(dòng)選擇多個(gè)分類模型并基于動(dòng)態(tài)圖算法進(jìn)行融合,來(lái)提升預(yù)測(cè)性能
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  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時(shí)間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全管理 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對(duì)有意和無(wú)意損害行為的安全防范,例如: 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動(dòng) 用戶身份驗(yàn)證,限制操作權(quán)限
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后,就可以實(shí)現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過(guò)程中,都沒(méi)有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過(guò)軟件棧對(duì)模型中算子和計(jì)算流程實(shí)現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、
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  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時(shí)間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫(kù) 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過(guò)程相反的過(guò)程和技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級(jí)到第二范式,或者第一范式的過(guò)程。 從性能和應(yīng)用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點(diǎn),
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí),應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實(shí)體和屬性; 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系;
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    物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務(wù),不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度整合,在相關(guān)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(yàn) 大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)門檻較高,而華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整
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    云知識(shí) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 時(shí)間:2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶掌握
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    數(shù)據(jù)安全中心 DSC -數(shù)據(jù)分類分級(jí) 數(shù)據(jù)安全中心 DSC-數(shù)據(jù)分類分級(jí) 數(shù)據(jù)安全中心服務(wù)提供數(shù)據(jù)分類分級(jí)能力,根據(jù)敏感數(shù)據(jù)規(guī)則對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和敏感等級(jí)分類,您可以在資產(chǎn)地圖頁(yè)面查看您資產(chǎn)中不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的數(shù)據(jù)的分布情況?;诿舾凶侄卧谖募谐霈F(xiàn)的累計(jì)次數(shù)和敏感字段關(guān)聯(lián)組來(lái)判斷文
    來(lái)自:專題
    研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司、開發(fā)者征集基于開放數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用解決方案和算法模型。 本次SODiC大賽共設(shè)置4個(gè)賽道:算法賽、數(shù)據(jù)創(chuàng)意賽、數(shù)據(jù)分析賽和南山專題賽。大賽緊扣城市治理和民生服務(wù)主題,開放政府?dāng)?shù)據(jù)資源,創(chuàng)新社會(huì)治理方式,推進(jìn)深圳市智慧城市建設(shè),并攜手江門,以大數(shù)據(jù)鏈接深江兩地文旅資源,為大灣區(qū)一體化協(xié)同發(fā)展探路。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)有哪些特點(diǎn) 大數(shù)據(jù)有哪些特點(diǎn) 時(shí)間:2021-05-24 09:01:23 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)具有以下4個(gè)顯著的特點(diǎn): Volume 數(shù)據(jù)量巨大:TB->PB->EB; Variety 數(shù)據(jù)種類多:結(jié)構(gòu)化->非結(jié)構(gòu)化; Velocity 數(shù)據(jù)速度快:年增長(zhǎng)率超過(guò)60%。非實(shí)時(shí)->實(shí)時(shí);
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    部工程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,學(xué)員可以了解大數(shù)據(jù)主流技術(shù)、大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)。 課程大綱 1. 大數(shù)據(jù)主流技術(shù) 2. 大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案 3. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā) 華為云 面向未來(lái)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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    云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖,按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅D(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
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    松處理TB-EB級(jí)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(chǔ)能力,與物聯(lián)網(wǎng) 設(shè)備接入服務(wù) 無(wú)縫對(duì)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(chǎn)模型,對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,為數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備 大數(shù)據(jù)分析:使用大數(shù)據(jù)高可用,可水平擴(kuò)展框架,基于內(nèi)存計(jì)算模型,DAG調(diào)度框架、高效的優(yōu)
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    評(píng)估指標(biāo)的敏感度,并給出優(yōu)化建議。模型評(píng)估/診斷功能幫助用戶可以全面了解模型對(duì)不同數(shù)據(jù)特征的適應(yīng)性,使得模型調(diào)優(yōu)可以做到有的放矢。 當(dāng)前模型評(píng)估功能覆蓋圖像分類、物體檢測(cè)和圖像語(yǔ)義分割三大場(chǎng)景,快來(lái)看看如何使用模型評(píng)估功能吧~ 圖像分類 圖像分類評(píng)估指標(biāo)說(shuō)明 指標(biāo)名稱 子參數(shù) 說(shuō)明
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    通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)SQL開發(fā)IoT數(shù)據(jù)分析任務(wù),并輕松處理TB-EB級(jí)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(chǔ)能力,與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入服務(wù)無(wú)縫對(duì)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(chǎn)模型,對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,為數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備 大數(shù)據(jù)分析:使用大數(shù)據(jù)高可用,可水平擴(kuò)展框架,
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    云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 時(shí)間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效
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    大應(yīng)用:教學(xué)、學(xué)習(xí)、考試、評(píng)價(jià)、管理。 (1) 教學(xué)大數(shù)據(jù) 以教學(xué)大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)互動(dòng)教學(xué)現(xiàn)狀情況,制定互動(dòng)教學(xué)指標(biāo)體系,促進(jìn)引導(dǎo)式教學(xué)。將每個(gè)學(xué)生學(xué)習(xí)情況通過(guò)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給老師,幫助老師了解每一個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,幫助老師因材施教。 (2)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 通過(guò)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析功能將區(qū)域的每一個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況呈現(xiàn)
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