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  • 數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型實(shí)現(xiàn)思路 內(nèi)容精選 換一換
  • 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(duì)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(duì)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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  • 數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型實(shí)現(xiàn)思路 更多內(nèi)容
  • 生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法
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    速切換,RPO=0,RTO小于10秒。 數(shù)據(jù)傳輸、計(jì)算、存儲(chǔ)全鏈路加密 傳統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 只能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲(chǔ)態(tài)加密, GaussDB 作為純軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫,還實(shí)現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運(yùn)算態(tài)加密,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效
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    本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專家答疑掃除數(shù)據(jù)倉庫實(shí)際應(yīng)用的問題,實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程簡(jiǎn)介 本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專家答疑,掃除數(shù)據(jù)倉庫實(shí)際應(yīng)用的問題,實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和華為云DWS。 2、全面介紹DW
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后,就可以實(shí)現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中,都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過軟件棧對(duì)模型中算子和計(jì)算流程實(shí)現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時(shí)間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過程相反的過程和技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級(jí)到第二范式,或者第一范式的過程。 從性能和應(yīng)用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點(diǎn),
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    析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
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    批處理)、Tez(DAG模型)、Spark(內(nèi)存計(jì)算)、SparkStreaming(微批流計(jì)算)、Storm(流計(jì)算)、Flink(流計(jì)算),滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景,將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分
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    數(shù)據(jù)清洗平臺(tái),經(jīng)過《華為研發(fā)大模型語料質(zhì)量基本法V1.0》、《華為研發(fā)大模型數(shù)據(jù)清洗基本法V1.0》、《華為研發(fā)大模型評(píng)測(cè)基本法V1.0》的軍規(guī)歷練,濃縮出高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 強(qiáng)化訓(xùn)練+評(píng)價(jià)反饋,模型“越用越聰明”。構(gòu)造特殊的微調(diào)數(shù)據(jù)可以用來增強(qiáng)模型的元能力(自糾正、反思、有害判
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    建立安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)感知、預(yù)警、分析、決策、管控平臺(tái),實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用從分散到集中,數(shù)據(jù)從共享到共享,管理從經(jīng)驗(yàn)到數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)型。 作為面向電力行業(yè)客戶提供的一站式解決方案,華為ISDP旨在實(shí)現(xiàn)基于業(yè)務(wù)的智能、敏捷和安全,助力電力行業(yè)客戶實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量發(fā)展,具體而言其具有以下特點(diǎn)—— 1)支持
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    云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間:2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后,用戶往往需要通過測(cè)試數(shù)據(jù)集來評(píng)估新模型的泛化能力。通過驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)
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