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本實驗是基于Spark進行偏好分析的實例。我們利用課程信息表，分析學生學習成績變化趨勢和學習偏好。來自：其他數(shù)據(jù)庫在企業(yè)中有著重要的地位和應用，華為 GaussDB 數(shù)據(jù)庫在鯤鵬生態(tài)中是主力場景之一。數(shù)據(jù)庫技術(shù)革新正在打破現(xiàn)有秩序、云化、分布式、多模處理是未來主要趨勢。本課程重點介紹華為GaussDB 云數(shù)據(jù)庫 的優(yōu)勢、關鍵特性和應用場景，并介紹相關配套工具。來自：其他
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本實驗是基于 MRS 服務中的Spark組件對學習偏好進行分析，并進行系統(tǒng)推薦。實驗所用數(shù)據(jù)表來自用戶選課評分表，通過繪制學生學習行為的關系圖，基于協(xié)同過濾算法揭示學生的學習偏好，從而分析不同類型學生學習課程的行為差異。來自：其他對數(shù)據(jù)庫遷移感興趣的人員，社會大眾和高校師生 關系型數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)庫遷移的理論結(jié)合華為MySQL數(shù)據(jù)庫上云的實踐 通過數(shù)據(jù)庫遷移方案的解析掌握MySQL數(shù)據(jù)庫遷移上云的實現(xiàn)方法 了解了云上數(shù)據(jù)庫遷移技術(shù)的實現(xiàn)原理，通過實踐提升學員數(shù)據(jù)庫遷移的能力 數(shù)據(jù)庫遷移的華為云實踐 數(shù)據(jù)庫遷移的解決方案來自：其他
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本實驗是基于Spark進行偏好分析的實例。我們利用課程信息表，分析學生學習成績變化趨勢和學習偏好。來自：其他![]()
本課程主要介紹JavaScript的數(shù)組定義、遍歷、去重和日期、字符串、Math對象、包裝類型、正則表達式。來自：其他![]()
通過MapReduce組件統(tǒng)計出用戶選課表中各省份各科的選課數(shù)量，最終計算出每個省份各個科目的平均選課數(shù)量。來自：其他![]()
有數(shù)據(jù)庫上云需求的技術(shù)人員和對數(shù)據(jù)庫上云感興趣的社會大眾 結(jié)合華為云服務實現(xiàn)兩種數(shù)據(jù)庫上云方式的性能對比測試 了解數(shù)據(jù)庫上云方式的基礎概念及部署方式 通過數(shù)據(jù)庫上云方式的性能對比測試，企業(yè)能夠選擇出適合自己的數(shù)據(jù)庫上云方式 云上數(shù)據(jù)庫性能對比測試實踐 數(shù)據(jù)庫性能測試概述 華為云數(shù)據(jù)庫測試所需云服務來自：其他![]()
課程包含數(shù)據(jù)庫及行業(yè)發(fā)展趨勢的介紹；數(shù)智時代下，華為打造的世界級數(shù)據(jù)庫通過開源開放，共建繁榮的openGauss生態(tài)；以及華為自研數(shù)據(jù)庫GaussDB的技術(shù)、關鍵特性和場景應用。來自：其他![]()
本課程主要介紹JavaScript的數(shù)組定義、遍歷、去重和日期、字符串、Math對象、包裝類型、正則表達式。來自：其他![]()
本課程主要講述數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)類型、常用函數(shù)和表達式計算等數(shù)據(jù)庫應用開發(fā)的必備基礎知識等。來自：其他![]()
通過MapReduce組件統(tǒng)計出用戶選課表中各省份各科的選課數(shù)量，最終計算出每個省份各個科目的平均選課數(shù)量。來自：其他![]()
本課程主要講述GaussDB(for MySQL) 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)存儲、恢復與實現(xiàn)工作機制；GaussDB數(shù)據(jù)庫整體架構(gòu)和GaussDB云數(shù)據(jù)庫架構(gòu)等內(nèi)容。來自：其他![]()
對云技術(shù)感興趣的高校學生、個人及社會大眾 通過學習數(shù)據(jù)庫服務的概念、場景、關鍵特性，掌握其日常操作 掌握華為云數(shù)據(jù)庫服務的概念、場景、關鍵特性及關鍵操作 培養(yǎng)與認證掌握華為云數(shù)據(jù)庫服務的概念和特性，能夠熟練使用華為云數(shù)據(jù)庫服務的能力 RDS云服務使用方法 RDS云服務概述和關鍵技術(shù)來自：其他![]()
本課程主要介紹云數(shù)據(jù)庫GaussDB管理平臺的架構(gòu)和提供的運維功能列表，如實例納管、實例升級、擴容、監(jiān)控告警等常用功能。來自：其他![]()
本課程深入講解列存引擎與分區(qū)表技術(shù)的核心原理，并通過openGauss數(shù)據(jù)庫的實際項目實踐，幫助學員全面理解其在數(shù)據(jù)分析與管理中的應用。課程內(nèi)容包括列存引擎的存儲原理、性能優(yōu)勢，分區(qū)表的設計與優(yōu)化，以及基于開發(fā)者空間的openGauss數(shù)據(jù)庫實戰(zhàn)項目。通過理論與實踐相結(jié)合的方式，來自：其他![]()
本課程主要講述事務及事務特性；數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)恢復技術(shù)及并發(fā)控制； 數(shù)據(jù)庫安全 、用戶管理、數(shù)據(jù)庫備份/恢復、數(shù)據(jù)庫表導入/導出等內(nèi)容。來自：其他![]()
本實驗基于 DLI 環(huán)境，以車聯(lián)網(wǎng)場景駕駛行為數(shù)據(jù)分析、電商BI報表分析為案例，提供了完整的端到端最佳實踐內(nèi)容，幫助您更好的使用DLI進行大數(shù)據(jù)分析和處理。來自：其他![]()
通過MapReduce組件統(tǒng)計出用戶選課表中不同地區(qū)選課人數(shù)和選擇的課程，按用戶的省份劃分為不同的類別，分析不同地區(qū)用戶選課偏好和人數(shù)的分布情況。來自：其他![]()
本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。來自：其他![]()
本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。來自：其他
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