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品。 但是 數(shù)據(jù)倉庫 和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對不同的使用場景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡單判斷什么場景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺(tái)互為補(bǔ)充,立足于滿足客戶在不同使用來自:百科當(dāng)您的數(shù)據(jù)及查詢的復(fù)雜性增加時(shí),或者在您要防止報(bào)告和分析處理對OLTP工作負(fù)荷造成干擾時(shí), GaussDB (DWS)可提供橫向擴(kuò)展能力。 您可以根據(jù)下表簡單判斷什么場景更適合用GaussDB(DWS)或RDS。 表1 OLTP和OLAP特性比較 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)來自:百科
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華為云好望商城漂浮物識(shí)別算法,是基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物體檢測算法,且通過規(guī)?;钠∥飻?shù)據(jù)(塑料泡沫,垃圾袋,河道漂浮植被)檢測訓(xùn)練,賦予監(jiān)測系統(tǒng)智能檢測能力,從而準(zhǔn)確判斷檢測場景內(nèi)的是否有漂浮物類型目標(biāo) 使用場景:農(nóng)業(yè)、旅游、物聯(lián)網(wǎng); 算法分類 事件檢測:水污染檢測 SDC : X系列;攝像機(jī)安裝高度要求:來自:云商店
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圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測,準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)別可以檢測出經(jīng)過二次處理的不合規(guī)范圖片,使得統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、有效。來自:百科
邏輯空間:備份時(shí)刻取的數(shù)據(jù)庫全量數(shù)據(jù)大小。 物理空間:實(shí)際上備份到對象存儲(chǔ)服務(wù)( OBS )的數(shù)據(jù)大小。 說明:購買實(shí)例后,初始狀態(tài)的邏輯空間和物理空間大小相等,當(dāng)數(shù)據(jù)庫設(shè)置的默認(rèn)備份鏈開始備份時(shí),物理空間儲(chǔ)存的是首次全備的數(shù)據(jù)以及后續(xù)每次差量備份的數(shù)據(jù)。 計(jì)費(fèi)空間計(jì)算方式 系統(tǒng)默認(rèn)設(shè)置7次作為備來自:專題
執(zhí)行過程可現(xiàn):不同于原有的人工現(xiàn)場操作方式的費(fèi)時(shí)費(fèi)力,智能巡檢解決方案使得遠(yuǎn)程巡檢成為現(xiàn)實(shí),節(jié)省大量人力物力。 作業(yè)環(huán)境可見:對于關(guān)鍵異常狀態(tài),智能巡檢解決方案可以做到判斷與告警,提前預(yù)警異常風(fēng)險(xiǎn),避免事故發(fā)生。 績效指標(biāo)可現(xiàn):智能巡檢解決方案使得全天候24小時(shí)監(jiān)測電力行業(yè)關(guān)鍵狀態(tài)成為現(xiàn)實(shí),有效降低事故發(fā)生概率及其影響范圍。來自:云商店
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