- 數(shù)據(jù)倉庫的星型模型和雪花模型 內(nèi)容精選 換一換
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適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的 GaussDB 適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的GaussDB 時(shí)間:2021-06-16 16:37:35 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫在企業(yè)中有著重要的地位和應(yīng)用,華為 GaussDB數(shù)據(jù)庫 在鯤鵬生態(tài)中是主力場(chǎng)景之一。數(shù)據(jù)庫總體可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。來自:百科本文介紹了【數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu):星型模型和雪花模型的選擇】相關(guān)內(nèi)容,與您搜索的數(shù)據(jù)倉庫的星型模型和雪花模型相關(guān),助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計(jì)算技術(shù)生態(tài)圈動(dòng)態(tài)...請(qǐng)點(diǎn)擊查閱更多詳情。來自:其他
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課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:AI如何滿足定制化需求、從Idea到落地開發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡(jiǎn)單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實(shí)現(xiàn)過程。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) AI開發(fā)痛點(diǎn)分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié)來自:百科在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)力,也為北大學(xué)生提供了一次難得的學(xué)習(xí)和實(shí)踐機(jī)會(huì)。這次合作不僅加深了雙方在工具鏈研發(fā)領(lǐng)域的交流和理解,也為未來的深入合作奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 華為與北京大學(xué)合作舉辦的講座無疑是一次成功的學(xué)術(shù)交流活動(dòng)。這種合作模式不僅加深了華為與北大之間的技術(shù)交流和人才培養(yǎng)合作,來自:百科
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依托這些公共模型快速實(shí)現(xiàn),從而專注于業(yè)務(wù)邏輯的創(chuàng)新與優(yōu)化。 數(shù)據(jù)模型 數(shù)據(jù)模型類似于編程語言中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在API設(shè)計(jì)時(shí)主要應(yīng)用于 “返回響應(yīng)”和json/xml類型的“Body參數(shù)”。在設(shè)計(jì)API的請(qǐng)求體或響應(yīng)內(nèi)容時(shí),開發(fā)者可直接引入公共的數(shù)據(jù)模型,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的即時(shí)復(fù)用。此外來自:專題
AI應(yīng)用來源包括:自動(dòng)學(xué)習(xí)中構(gòu)建模型生成、Workflow中構(gòu)建的模型生成、開發(fā)環(huán)境Notebook中調(diào)試保存的鏡像導(dǎo)入、訓(xùn)練作業(yè)訓(xùn)練完成的模型導(dǎo)入、本地構(gòu)建推理鏡像并上傳至SWR導(dǎo)入、本地準(zhǔn)備的模型包上傳至 OBS 導(dǎo)入、ModelArts平臺(tái)提供的模型模板導(dǎo)入、AI Gellary市場(chǎng)訂閱的模型及從其他EI云服務(wù)訂閱AI應(yīng)用等。來自:專題
安全云腦 _自定義告警模型 安全云腦的威脅運(yùn)營功能提供豐富的威脅檢測(cè)模型,幫助您從海量的安全日志中,發(fā)現(xiàn)威脅、生成告警;同時(shí),提供豐富的安全響應(yīng)劇本,幫助您對(duì)告警進(jìn)行自動(dòng)研判、處置,并對(duì)安全防線和安全配置自動(dòng)加固。 威脅運(yùn)營中的智能建模支持利用模型對(duì)管道中的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描,如果不在模型設(shè)置范圍內(nèi)容,將產(chǎn)生告警提示。來自:專題
隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步,數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源,構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值,成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢(shì)和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”,成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析的關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色,更是來自:百科
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