- 不同類型數(shù)據(jù)倉庫模型的區(qū)別 內(nèi)容精選 換一換
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以下從性能、數(shù)據(jù)可靠性、服務(wù)可用性、功能等方面給出具體的對(duì)比分析,供用戶選型參考。 性能 消息中間件的性能主要衡量吞吐量,Kafka的吞吐量比RabbitMQ要高出1~2個(gè)數(shù)量級(jí),RabbitMQ的單機(jī)QPS在萬級(jí)別,Kafka的單機(jī)QPS能夠達(dá)到百萬級(jí)別。 Kafka如果開啟冪等、事務(wù)等功能,性能也會(huì)有所降低。來自:百科ModelArts與ModelArts Pro的區(qū)別 ModelArts與ModelArts Pro的區(qū)別 時(shí)間:2020-09-18 16:09:39 ModelArts是一站式AI開發(fā)管理平臺(tái),提供領(lǐng)先算法技術(shù),保證AI應(yīng)用開發(fā)的高效和推理結(jié)果的準(zhǔn)確,同時(shí)減少人力投入。ModelArts致力于底層模型專業(yè)開發(fā)、調(diào)參等。來自:百科
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云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型,并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來自:百科據(jù)URL參數(shù)不同返回不同的資源。 當(dāng)您的源站設(shè)置了根據(jù)不同URL參數(shù)返回不同資源,而 CDN 側(cè)開啟了URL參數(shù),CDN就會(huì)忽略參數(shù)進(jìn)行緩存資源,這樣就導(dǎo)致不同的節(jié)點(diǎn)可能由于首次請求時(shí)帶的參數(shù)不同而緩存不同的資源。當(dāng)下一次同一個(gè)請求訪問到不同的節(jié)點(diǎn),收到的返回?cái)?shù)據(jù)也會(huì)不同。 解決辦法來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫 DWS動(dòng)手實(shí)踐 數(shù)據(jù)倉庫DWS動(dòng)手實(shí)踐 時(shí)間:2021-03-05 15:22:50 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來自:百科模型調(diào)優(yōu)利器:ModelArts模型評(píng)估診斷 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類型模型的評(píng)估任務(wù),提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí),會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估,獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估指標(biāo)的敏感度,并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳”來自:專題WAF 和防火墻的區(qū)別 WAF和防火墻的區(qū)別 時(shí)間:2020-07-14 16:54:07 WAF Web應(yīng)用防火墻 對(duì)網(wǎng)站流量進(jìn)行惡意特征識(shí)別及防護(hù),將正常、安全的流量回源到服務(wù)器。避免網(wǎng)站服務(wù)器被惡意入侵,保障業(yè)務(wù)的核心數(shù)據(jù)安全,解決因惡意攻擊導(dǎo)致的服務(wù)器性能異常問題。網(wǎng)站程序的正常,強(qiáng)依賴的安全產(chǎn)品。來自:百科
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