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- 數(shù)據(jù)倉庫大寬表屬于哪一級模型 內(nèi)容精選 換一換
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oAP、HTTP、Web API等，也有廠家自己的私有協(xié)議，對接難度大，開發(fā)工作量大。 物理網(wǎng)在行業(yè)里的項(xiàng)目交付需要標(biāo)準(zhǔn)物模型，對于設(shè)備廠商而言，如果有標(biāo)準(zhǔn)物模型，那么他們就不需要再只選擇其中一個(gè)廠家的數(shù)據(jù)模型；對于ISV應(yīng)用廠家而言，開發(fā)階段是無法窮舉所有的應(yīng)用/設(shè)備做預(yù)集成；來自：百科為靈活匹配高速發(fā)展的業(yè)務(wù)訴求， FusionInsight MRS 也提供了豐富的組件： 在多表復(fù)雜關(guān)聯(lián)場景，大容量多表復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析組件Doris可以實(shí)現(xiàn)PB級數(shù)據(jù)亞秒響應(yīng)的。 在多維分析場景，ClickHouse支持亞秒級大寬表實(shí)時(shí)OLAP，單表支持1萬多列，萬億行數(shù)據(jù)。 在時(shí)序分析方面，專業(yè)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫Io來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)的應(yīng)用場景 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的應(yīng)用場景 時(shí)間：2020-09-24 14:33:51 DWS數(shù)據(jù)庫內(nèi)核使用華為自主研發(fā)的 GaussDB數(shù)據(jù)庫 ，兼容PostgreSQL 9.2.4的數(shù)據(jù)庫內(nèi)核引擎，從單機(jī)OLTP數(shù)據(jù)庫改造為企業(yè)級MPP（大規(guī)模并行處理）來自：百科[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 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(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫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自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)大屏 數(shù)據(jù)大屏 時(shí)間：2020-12-10 17:16:31 數(shù)據(jù)大屏基于數(shù)據(jù)生成的數(shù)據(jù)看板，也稱為可視化項(xiàng)目、可視化應(yīng)用或大屏項(xiàng)目。 DLV 可以將數(shù)據(jù)由單一的數(shù)字轉(zhuǎn)化為各種動態(tài)的可視化圖標(biāo)，從而實(shí)時(shí)地將數(shù)據(jù)展示給用戶。 鏈接：https://support來自：百科![]()
通過應(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，快速提升數(shù)據(jù)運(yùn)營能力。 優(yōu)勢 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 支持包含人員/組織/事件/時(shí)空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備/資源等八大類數(shù)據(jù)以及相互之間關(guān)系的行業(yè)領(lǐng)域模型。來自：百科![]()
[ 免費(fèi)體驗(yàn) 中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 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(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫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自：百科![]()
（可選）步驟2：自定義調(diào)查問卷項(xiàng) 調(diào)查問卷頁面中的問卷項(xiàng)由對象模型定義而來，若需要添加或修改調(diào)查項(xiàng)，需要先修改對象模型“問卷記錄表”。 步驟1：調(diào)查問卷頁面中的問卷項(xiàng)由對象模型定義而來，若需要添加或修改調(diào)查項(xiàng)，需要先修改對象模型“問卷記錄表”。 針對Astro輕應(yīng)用開發(fā)者調(diào)查問卷，新增調(diào)查項(xiàng)來自：專題![]()
華為云計(jì)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(shí)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(jì)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(shí)間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識。 3. 只有存在外來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 模型訓(xùn)練與平臺部署（Mindspore-TF） 模型訓(xùn)練與平臺部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者來自：百科![]()
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當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語句級+負(fù)載級智能索引推薦，將效率從小時(shí)級別提升到秒級，并在benchmark測試中實(shí)測性能提升了約40倍。來自：專題![]()
體請參見拼接轉(zhuǎn)碼播放地址。 直播轉(zhuǎn)碼單獨(dú)設(shè)置寬或高，轉(zhuǎn)碼后的效果是怎么樣的? 直播轉(zhuǎn)碼若只設(shè)置了寬或高，則另一邊會根據(jù)設(shè)置的一邊自適應(yīng)。 設(shè)置寬為正常值，高為0，表示長邊自適應(yīng)，即轉(zhuǎn)碼時(shí)按照長邊轉(zhuǎn)碼，短邊等比縮放。例如，直播轉(zhuǎn)碼設(shè)置寬為720，高為0，若推流分辨率為1280*19來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
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上圖中，左上為行存表，右上為行存表在硬盤上的存儲方式。左下為列存表，右下為列存表在硬盤上的存儲方式。 行、列存儲有如下優(yōu)缺點(diǎn)： 一般情況下，如果表的字段比較多（大寬表），查詢中涉及到的列不多的情況下，適合列存儲。如果表的字段個(gè)數(shù)比較少，查詢大部分字段，那么選擇行存儲比較好。 行存表 默認(rèn)創(chuàng)來自：專題![]()
華為云計(jì)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(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) 通過對教材的解讀+實(shí)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![]()
算子生成步驟，對所有算子的輸入輸出張量和權(quán)重?cái)?shù)據(jù)描述，完成算子的離線結(jié)構(gòu)表示，為下一步模型生成提供算子模型。 -模型編譯 編譯過程中完成算子生成后，離線模型生成器還要進(jìn)行模型生成，獲取模型的離線結(jié)構(gòu)。離線模型生成器獲取中間圖，對算子進(jìn)行并發(fā)的調(diào)度分析，將多個(gè)中間圖節(jié)點(diǎn)進(jìn)行執(zhí)行流拆來自：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(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
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