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    升,線性比0.8。 擴(kuò)容不中斷業(yè)務(wù):擴(kuò)容過程中支持?jǐn)?shù)據(jù)增、刪、改、查,及DDL操作(Drop/Truncate/Alter table),級(jí)別在線擴(kuò)容技術(shù),擴(kuò)容期間業(yè)務(wù)不中斷、無感知。 高可靠 ACID 支持分布式事務(wù)ACID(Atomicity,Consistency,Iso
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    伙伴商業(yè)成功的保障和基石。 我們的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)工程師對整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)進(jìn)行了電信系統(tǒng)級(jí)別的安全增強(qiáng),大量地采用了多年來在電信行業(yè)里積累的各種經(jīng)驗(yàn)和知識(shí),特別是針對數(shù)據(jù)安全,用戶隱私方面的技術(shù)和專利。因此,公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)是一款符合電信級(jí)質(zhì)量要求的產(chǎn)品,滿足各級(jí)政府,金融機(jī)構(gòu),電
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    可以提供歷史的,當(dāng)前的和預(yù)測的企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù),通過包括報(bào)展示,數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)發(fā)掘,預(yù)測分析,績效指標(biāo),基線考核等核心技術(shù)和手段,通過挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值,幫助用戶實(shí)現(xiàn)既定的商業(yè)目標(biāo)。 數(shù)據(jù)儀盤 數(shù)據(jù)儀盤是一種用來顯示企業(yè)的當(dāng)前關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)的 數(shù)據(jù)可視化 工具。儀盤通常會(huì)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉庫(DWS) 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉庫(DWS) 時(shí)間:2020-12-16 09:08:10 華為企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫連續(xù)兩年入選Forrester,并在國產(chǎn)品牌中排名第一。獲得業(yè)界權(quán)威機(jī)構(gòu)對華為云數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse Service,簡稱DWS)的一致肯定和高度評價(jià)。
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    閱讀指引 總覽:無集群總覽頁 DMAX能做什么?:快速數(shù)據(jù)集成 為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ? 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ? 產(chǎn)品優(yōu)勢 DWS輸出流(通過OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式):功能描述
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    產(chǎn)品的三大支流,它們各自都存在哪些特性可以在哪些領(lǐng)域中大展所長? 本次課程通過計(jì)算服務(wù)的三大講師來為大家分享計(jì)算產(chǎn)品的內(nèi)部技術(shù)以及外部場景現(xiàn),同時(shí)課后還有當(dāng)堂測試從而達(dá)到知識(shí)穩(wěn)固的目的。 課程目標(biāo) 會(huì)用云,能看網(wǎng)懂網(wǎng),了解當(dāng)前主流計(jì)算產(chǎn)品 課程大綱 第1章 當(dāng)代云服務(wù)計(jì)算 產(chǎn)品的簡單構(gòu)成
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 萬里眼高空拋物智能追溯算法 萬里眼高空拋物智能追溯算法 時(shí)間:2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城萬里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性: 1)超過百分之95檢測率。 2)誤報(bào)率低,算法可過濾雨雪,樹木,飛鳥等干擾。 3)支持CD系列相機(jī)。
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    從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場景 1.報(bào)系統(tǒng),CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市,數(shù)據(jù)倉庫。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和主要應(yīng)用場景。 立即學(xué)習(xí)
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    特性2:在沒有符號(hào)的情況下如何恢復(fù)函數(shù)名稱。 我們知道在C/C++編譯出來的二進(jìn)制文件中,如果沒有符號(hào)信息是沒法看到函數(shù)名稱的,在IDA工具中只能看到地址信息。 go語言怎么來恢復(fù)函數(shù)名稱呢,可以通過從.data.rel.ro節(jié)來恢復(fù)函數(shù)名,具體查找定位算法如下: 方法1: 解析解頭信息可以獲取magic
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    數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS提供SQL探針上傳,校驗(yàn),一鍵執(zhí)行和定時(shí)執(zhí)行探針任務(wù)等功能,并可以針對超時(shí)的探針SQL提供告警上報(bào)功能。 工具-診斷 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS提供了集群中數(shù)據(jù)關(guān)鍵運(yùn)行狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與診斷工具。其中包括:傾斜率、臟頁率和DDL審核。其中DDL審核是SQL審核范疇,其結(jié)果也可作為性能問題定位的參考數(shù)據(jù)之一。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺(tái) 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對象分配空間 2. 垃圾識(shí)別:識(shí)別哪些對象是垃圾 3.
    來自:百科
    擴(kuò)展性 開放架構(gòu),按需水平擴(kuò)展,容量和性能線性增長; 級(jí)別在線擴(kuò)容技術(shù),保障擴(kuò)容期間業(yè)務(wù)不中斷、無感知; 易用性 一站式可視化集群管理,運(yùn)維便捷; SQL On OBS,實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通,且兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL; 應(yīng)用開發(fā)和遷移工具列; 易管理 全面集群監(jiān)控與告警、自動(dòng)增量備份; 快速升級(jí),降低版本升級(jí)對業(yè)務(wù)的影響度;
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    擴(kuò)展性,基于MPP的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對不同的使用場景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下簡單判斷什么場景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 1數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較
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    。自動(dòng)搜索作業(yè)運(yùn)行過程中,ModelArts后臺(tái)通過指標(biāo)正則達(dá)式獲取搜索指標(biāo)參數(shù),朝指定的優(yōu)化方向進(jìn)行超參優(yōu)化。用戶需要在代碼中打印搜索參數(shù)并在控制臺(tái)配置參數(shù),具體可參見創(chuàng)建算法。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)(New) 登錄ModelArts控制臺(tái),參考創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)操作指導(dǎo),創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。用戶需關(guān)注以下操作才能開啟超參搜索。
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