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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)常用模型基于 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 移動(dòng)應(yīng)用安全常用組件Soot、Flowdroid簡(jiǎn)介&基本使用 移動(dòng)應(yīng)用安全常用組件Soot、Flowdroid簡(jiǎn)介&基本使用 時(shí)間：2021-11-08 14:57:29 【摘要】 移動(dòng)應(yīng)用安全檢測(cè)，soot、flowdroid分別作為靜態(tài)分析、污點(diǎn)分析主要來(lái)自：百科
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來(lái)自：專題基本功能。 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(lèi)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(cāng)庫(kù) 服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳”來(lái)自：專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來(lái)自：百科![]()
[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來(lái)自：百科![]()
維度守護(hù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)安全，解決數(shù)據(jù)庫(kù)云上隱私泄露及第三方信任問(wèn)題。 AI-Native自治 【參數(shù)自調(diào)優(yōu)】覆蓋500+參數(shù)，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，相比DBA經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%，耗時(shí)從天縮短到分鐘級(jí)?！局悄芩饕扑]】啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)句級(jí)+Workload級(jí)智能索引來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可借助DWS Expr來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)組件，支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖 MRS （MapReduce Service）為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于CloudDeploy十分鐘搭建minikube 基于CloudDeploy十分鐘搭建minikube 時(shí)間：2020-12-01 15:20:53 本實(shí)驗(yàn)用一臺(tái)E CS 搭建Kubernetes測(cè)試集群（Minikube），并在該集群部署一個(gè)容器應(yīng)用，針對(duì)該來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于SDRS對(duì)云端應(yīng)用進(jìn)行容災(zāi)保護(hù) 基于SDRS對(duì)云端應(yīng)用進(jìn)行容災(zāi)保護(hù) 時(shí)間：2020-12-01 10:50:37 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于華為云存儲(chǔ)容災(zāi)服務(wù)（SDRS），對(duì)部署在 彈性云服務(wù)器 上的OA應(yīng)用及其數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行容災(zāi)保護(hù)，保證應(yīng)用數(shù)據(jù)可靠性以及業(yè)務(wù)連續(xù)性。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于Serverless技術(shù)的AIGC應(yīng)用探究 基于Serverless技術(shù)的AIGC應(yīng)用探究 時(shí)間：2024-05-15 16:45:54 云計(jì)算 函數(shù)工作流 華為云函數(shù)工作流產(chǎn)品入口>> 隨著人工智能與圖形計(jì)算的融合，AIGC（Artificial Intelligence來(lái)自：百科![]()
Flink（流計(jì)算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析，用戶可以選擇Hive（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)），SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 5、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn)，并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts來(lái)自：專題![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自：專題![]()
圖2云上數(shù)據(jù)平臺(tái) 基于行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái) 通過(guò)應(yīng)用華為在企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累的豐富的行業(yè)領(lǐng)域模型和算法，幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)，快速提升數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多行業(yè)支持 覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。 領(lǐng)域模型豐富 支持包含來(lái)自：百科![]()
)，它的原理是在CPU寄存器層面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行操作。 關(guān)系模型與SQL查詢 ClickHouse完全使用SQL作為查詢語(yǔ)言，提供了標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的SQL查詢接口，使得現(xiàn)有的第三方分析可視化系統(tǒng)可以輕松與它集成對(duì)接。 同時(shí)ClickHouse使用了關(guān)系模型，所以將構(gòu)建在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之上的系統(tǒng)遷移到ClickHouse的成本會(huì)變得更低。來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 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(lái)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(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自：百科![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟： 1、解析 在解析過(guò)程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來(lái)自：百科![]()
框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計(jì)算，這個(gè)過(guò)程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。來(lái)自：百科![]()
虛擬私有云VPC 常用功能介紹 虛擬私有云VPC常用功能介紹 時(shí)間：2020-03-19 23:44:58 VPC 在使用虛擬私有云VPC之前，建議您先通過(guò)基本概念介紹了解子網(wǎng)、路由表、安全組、彈性公網(wǎng)IP等基本概念，以便更好地理解虛擬私有云VPC提供的功能。 虛擬私有云VPC常用功能 功能分類(lèi)來(lái)自：百科
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