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- 數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建星形模型 內(nèi)容精選 換一換
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[ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫 DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務(wù)量的增長，自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實際要求，同時擴展性差、成本高，也使擴容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，具備高性能、低成本、易擴展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移來自：百科
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基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器：ModelArts模型評估診斷 ModelArts模型評估/診斷功能針對不同類型模型的評估任務(wù)，提供相應(yīng)的評估指標(biāo)。在展示評估結(jié)果的同時，會根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對模型進行詳細的評估，獲得每個數(shù)據(jù)特征對評估指標(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![]()
華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結(jié)合來自：專題![]()
來自：百科![]()
行作為一個記錄，列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個記錄。（這種模型，數(shù)據(jù)即索引，IO很快，主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫） 鍵值對模型：存儲的數(shù)據(jù)是一個個“鍵值對” 文檔類模型：以一個個文檔來存儲數(shù)據(jù)，有點類似“鍵值對”。 常見非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫： 列模型：Hbase 鍵值對模型：redis,MemcacheDB來自：百科![]()
而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下，每個設(shè)備都對應(yīng)一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型，它對外提供一致的接口，可以直接對應(yīng)應(yīng)用。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個帶攝像頭的燈，組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型，既能夠滿足復(fù)雜場景的需要，也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進行對接。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 Mod來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的邏輯模型設(shè)計階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標(biāo)識。 3. 只有存在外來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 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) 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來自：百科![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(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，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟： 1、解析 在解析過程中，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行管理器中，與昇騰AI處理器進行融合后，才可以進行推理計算，這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來自：百科![]()
理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 了解MindSpore模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本方法，了解ModelArts創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)的流程，實操MindSpore模型開發(fā)，并在ModelArts平臺創(chuàng)建一個使用MindSpore作為AI引擎的訓(xùn)練作業(yè)，完成訓(xùn)練任務(wù)。 實驗摘要 操作前提：登錄華為云來自：百科
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