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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的評(píng)價(jià)指標(biāo) 內(nèi)容精選 換一換
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學(xué)完本課程后，您將能夠：描述 GaussDB (DWS)的產(chǎn)品架構(gòu)；掌握GaussDB(DWS)的關(guān)鍵特性；掌握GaussDB(DWS)的技術(shù)指標(biāo)；了解GaussDB(DWS)的應(yīng)用場(chǎng)景；熟悉GaussDB(DWS)的產(chǎn)品功能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 概述 2. GaussDB(DWS)產(chǎn)品架構(gòu)來(lái)自：百科測(cè)評(píng)準(zhǔn)備活動(dòng)：開(kāi)展等級(jí)測(cè)評(píng)工作的前提和基礎(chǔ)，是整個(gè)等級(jí)測(cè)評(píng)過(guò)程有效性的保證。測(cè)評(píng)準(zhǔn)備工作是否充分直接關(guān)系到后續(xù)工作能否順利開(kāi)展。本活動(dòng)的主要任務(wù)是掌握被測(cè)系統(tǒng)的詳細(xì)情況，準(zhǔn)備測(cè)試工具，為編制測(cè)評(píng)方案做好準(zhǔn)備。 方案編制活動(dòng)：為現(xiàn)場(chǎng)測(cè)評(píng)提供最基本的文檔和指導(dǎo)方案。主要任務(wù)是確定與被測(cè)信息系統(tǒng)相適應(yīng)的測(cè)評(píng)對(duì)來(lái)自：百科
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RPA自動(dòng)化流程：提升中小企業(yè)效率的利器 在如今競(jìng)爭(zhēng)激烈的商業(yè)環(huán)境中，中小企業(yè)需要尋找創(chuàng)新的方式來(lái)提高效率和降低成本。而RPA自動(dòng)化流程正是一款能夠滿足這一需求的Saas產(chǎn)品。作為一種能夠模擬和執(zhí)行人類操作的軟件工具，RPA自動(dòng)化流程可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的業(yè)務(wù)流程，從而提高工作效率和減少人力資源的浪費(fèi)。 能源管理系統(tǒng)：為企業(yè)節(jié)能提供數(shù)據(jù)支撐來(lái)自：專題將代碼目錄中除代碼以外的文件刪除或存放到其他目錄，保證代碼目錄大小不超過(guò)128MB，文件個(gè)數(shù)不超過(guò)4096個(gè)。 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。來(lái)自：專題
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的評(píng)價(jià)指標(biāo) 更多內(nèi)容
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利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工，支持?jǐn)?shù)據(jù)更新； 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí)； 開(kāi)發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開(kāi)發(fā)分析應(yīng)用，同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè)，擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍； 在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù)，再更新ES中數(shù)據(jù)，降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程來(lái)自：百科![]()
來(lái)評(píng)估新模型的泛化能力。通過(guò)驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)集上的平均損失，可以評(píng)估模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。模型評(píng)價(jià)指標(biāo)是評(píng)估模型泛化能力的標(biāo)準(zhǔn)，不同的指標(biāo)往往會(huì)導(dǎo)致不同的評(píng)判結(jié)果。 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)不來(lái)自：百科![]()
單組件拓?fù)洌菏菃蝹€(gè)組件下的單個(gè)環(huán)境的拓?fù)洌瑫r(shí)可以展開(kāi)直接或間接上下游的組件的拓?fù)潢P(guān)系。 全局應(yīng)用拓?fù)洌嚎梢圆榭催@個(gè)應(yīng)用下面全部或者部分組件的全局拓?fù)潢P(guān)系。 拓?fù)鋱D展示服務(wù)之間一段時(shí)間的調(diào)用關(guān)系，可以是從調(diào)用方統(tǒng)計(jì)的，也可以是從被調(diào)用方統(tǒng)計(jì)的，并且可以查看這個(gè)調(diào)用關(guān)系的趨勢(shì)圖。通過(guò)拓?fù)鋱D，一方面可以自動(dòng)梳理服務(wù)之來(lái)自：專題![]()
建立交通知識(shí)圖譜，精準(zhǔn)挖掘歷史和實(shí)時(shí)的路網(wǎng)供給能力畫像、人車出行特征畫像。為城市數(shù)以千計(jì)的路口-道路-區(qū)域構(gòu)建專屬健康檔案，實(shí)現(xiàn)交通擁堵成因智能化診斷 區(qū)域協(xié)同、時(shí)空結(jié)合交通優(yōu)化 基于強(qiáng)大的人工智能算力和算法，實(shí)現(xiàn)信號(hào)配時(shí)的區(qū)域協(xié)同優(yōu)化以及實(shí)時(shí)智能自適應(yīng)優(yōu)化，通行延誤降低超過(guò)15%。提供時(shí)空結(jié)合的交通組織優(yōu)來(lái)自：百科![]()
業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，比如Oracle、Greenplum等。 簡(jiǎn)單易用 圖形化編排，即開(kāi)即用，輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 快速將線下數(shù)據(jù)遷移上云，將數(shù)據(jù)集成到云上大數(shù)據(jù)服務(wù)中，并在DAYU的界面中就可以進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工作，讓企業(yè)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)變得如此簡(jiǎn)單。來(lái)自：百科![]()
統(tǒng)一調(diào)度和運(yùn)維 全面托管的調(diào)度，支持按時(shí)間、事件觸發(fā)的任務(wù)觸發(fā)機(jī)制，支持分鐘、小時(shí)、天、周和月等多種調(diào)度周期。 可視化的任務(wù)運(yùn)維中心，監(jiān)控所有任務(wù)的運(yùn)行，支持配置各類報(bào)警通知，便于責(zé)任人實(shí)時(shí)獲取任務(wù)的情況，保證業(yè)務(wù)正常運(yùn)行。 全方位的安全保障 統(tǒng)一的安全認(rèn)證，租戶隔離，數(shù)據(jù)的分級(jí)分類管理，來(lái)自：百科![]()
功能總覽 幫助您快速了解 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 的產(chǎn)品功能。 最新動(dòng)態(tài) 可以讓您快速的了解云數(shù)據(jù)遷移 CDM的版本發(fā)布的新特性。 咨詢與計(jì)費(fèi)問(wèn)題 快速的解決您在使用產(chǎn)品過(guò)程中可能會(huì)遇到的計(jì)費(fèi)相關(guān)問(wèn)題。 推薦文檔 為您推薦華為云相關(guān)的精品文檔，供您閱讀 MRS 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) ModelArts 數(shù)據(jù)管理來(lái)自：專題![]()
庫(kù)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。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場(chǎng)景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，建設(shè)滿足未來(lái)IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 客戶痛點(diǎn)： Teradata成本高，一體機(jī)封閉架構(gòu)，技術(shù)無(wú)法自主可控;來(lái)自：百科![]()
本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過(guò)程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過(guò)程的方式；評(píng)價(jià)GAN生成樣本質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，包括Inception score和FID等。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解GAN是很重要的非參數(shù)化生成模型。 2、了解評(píng)價(jià)GAN生成樣本質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。 課程大綱 第1章來(lái)自：百科![]()
互評(píng)計(jì)分規(guī)則：學(xué)生作業(yè)成績(jī)=所有互評(píng)分?jǐn)?shù)的平均分-待評(píng)作業(yè)份數(shù)*5%*作業(yè)總分 互評(píng)截止之后，學(xué)生可以看到自己作業(yè)的成績(jī)。成績(jī)頁(yè)面會(huì)顯示每位同學(xué)的匿名評(píng)分和評(píng)價(jià)。 如果學(xué)生對(duì)自己的成績(jī)有異議，可以點(diǎn)擊藍(lán)色字體的【申述】進(jìn)行申述。系統(tǒng)會(huì)將學(xué)生的申訴請(qǐng)求提交給教師，由教師完成對(duì)申述請(qǐng)求的處理。教師可以修改學(xué)生的作業(yè)得來(lái)自：云商店![]()
安全管理最佳實(shí)踐 基于角色的權(quán)限管理(RBAC) 基于角色的用戶管理(Role-Based Access Control，簡(jiǎn)稱RBAC)是通過(guò)為角色賦予權(quán)限，用戶通過(guò)成為適當(dāng)的角色而得到這些角色的權(quán)限。 查看更多 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)列的加解密 數(shù)據(jù)加密 作為有效防止未授權(quán)訪問(wèn)和防護(hù)數(shù)據(jù)泄露的技術(shù)，在各種信來(lái)自：專題![]()
Flink跨源支持與多種云服務(wù)連通，形成豐富的流生態(tài)圈。 數(shù)據(jù)湖探索 的流生態(tài)分為云服務(wù)生態(tài)和開(kāi)源生態(tài)： 開(kāi)源生態(tài)：通過(guò)增強(qiáng)型跨源連接建立與其他VPC的網(wǎng)絡(luò)連接后，用戶可以在 數(shù)據(jù)湖 探索的租戶獨(dú)享隊(duì)列中訪問(wèn)所有Flink和Spark支持的數(shù)據(jù)源與輸出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。來(lái)自：專題![]()
適用于需要超大帶寬和超低時(shí)延的場(chǎng)景。 超高性能云硬盤，可用于企業(yè)關(guān)鍵性業(yè)務(wù)，適合高吞吐、低時(shí)延的工作負(fù)載。 高性價(jià)比的云硬盤，可用于高吞吐、低時(shí)延的企業(yè)辦公。 可用于一般訪問(wèn)的工作負(fù)載。 典型應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)庫(kù)：Oracle、SQL ServerClickHouse AI場(chǎng)景 超大帶寬的讀寫密集型場(chǎng)景來(lái)自：專題![]()
配不同流程的IT資源需求，相同流程的成本最高可節(jié)省30%。 多種規(guī)格的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源按需使用，精準(zhǔn)匹配不同流程的IT資源需求，相同流程的成本最高可節(jié)省30%。 一鍵部署 一鍵輕松部署，即可完成資源的快速發(fā)放以及基因測(cè)序HPC環(huán)境的部署。 一鍵輕松部署，即可完成資源的快速發(fā)放以及基因測(cè)序HPC環(huán)境的部署。來(lái)自：專題![]()
大數(shù)據(jù)ETL處理 運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)分析 運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級(jí)，其數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù)，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性有很高的要求， DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎，打破數(shù)據(jù)孤島進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì) 大數(shù)據(jù)ETL：具備TB~EB級(jí)運(yùn)營(yíng)商 數(shù)據(jù)治理 能力，能快速來(lái)自：百科![]()
配時(shí)持續(xù)優(yōu)化：提供仿真平臺(tái)，不斷訓(xùn)練-優(yōu)化-仿真，持續(xù)迭代優(yōu)化配時(shí) 擁堵診斷分析 基于多源數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建出長(zhǎng)期的完整的道路健康檔案，通過(guò)指標(biāo)、時(shí)間特征、控制信息和人、車、非機(jī)動(dòng)車的軌跡，從時(shí)間、空間和時(shí)空配給等多種維度量化分析診斷出擁堵成因 降本增效：AI輔助人工發(fā)現(xiàn)道路擁堵成因，降低現(xiàn)場(chǎng)人工勘測(cè)工作量，提升治堵效率來(lái)自：百科![]()
Index，是由Apdex聯(lián)盟開(kāi)發(fā)的用于評(píng)估應(yīng)用性能的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。Apdex標(biāo)準(zhǔn)從用戶的角度出發(fā)，將對(duì)應(yīng)用響應(yīng)時(shí)間的表現(xiàn)，轉(zhuǎn)為用戶對(duì)于應(yīng)用性能的可量化范圍為0-1的滿意度評(píng)價(jià)。 查看詳情 Debugging診斷的方法分析功能，不支持重載嵌套調(diào)用的下鉆 當(dāng)Debugging的觀測(cè)類中存在方法重載時(shí)來(lái)自：專題
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