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- 數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型事實(shí)表 內(nèi)容精選 換一換
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分析，及時(shí)將維保建議回饋給車主。 優(yōu)勢 多源數(shù)據(jù)分析免搬遷：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫RDS中存放車輛和車主基本信息，表格存儲CloudTable中存放實(shí)時(shí)的車輛位置和健康狀態(tài)信息， 數(shù)據(jù)倉庫 DWS中存放周期性統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)。通過 DLI 無需數(shù)據(jù)搬遷，對多數(shù)據(jù)源進(jìn)行聯(lián)邦分析。 數(shù)據(jù)分級存儲：車企需要保來自：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； 表級別在線擴(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)和遷移工具列表； 易管理 全面集群監(jiān)控與告警、自動增量備份； 快速升級，降低版本升級對業(yè)務(wù)的影響度；來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型事實(shí)表 相關(guān)內(nèi)容
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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)平臺類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺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)下表簡單判斷什么場景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺特性比較來自：百科來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型事實(shí)表 更多內(nèi)容
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簡稱IoU，計(jì)算每一類預(yù)測結(jié)果與標(biāo)簽的交并比，表達(dá)了預(yù)測集合與標(biāo)簽集合的交并比，對各類別的值求平均獲得的就是平均交并比。交并比計(jì)算公式如下所示。 假設(shè)類別總數(shù)是k+1 類，pii 表示第i類分類正確的數(shù)量，pij 表示第i類被識別為第j類的數(shù)量。 Dice系數(shù) 取值范圍為0-1，越接近1說明模型越好。Dice系數(shù)計(jì)算公式如下所示。來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)模型類型的對比 數(shù)據(jù)模型類型的對比 時(shí)間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時(shí)間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將來自：百科![]()
學(xué)生信息表為例。一個(gè)關(guān)系通常對應(yīng)一張表。 元組：表中的一行為一個(gè)元組 屬性：表中的一列為一個(gè)屬性 碼：也稱為鍵 域：一組相同數(shù)據(jù)類型的值的集合 關(guān)系模式： 關(guān)系名（屬性1，屬性2，屬性3，…..,屬性n） 比如例子中的關(guān)系就是 學(xué)生（學(xué)號，姓名，年齡，性別） 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)院來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 時(shí)間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle來自：百科![]()
大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 時(shí)間：2020-12-15 16:31:00 在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想，幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。 課程簡介來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????????????????????????????來自：百科![]()
GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫支持通過HDFS外表導(dǎo)出ORC格式數(shù)據(jù)至 MRS ，通過外表設(shè)置的導(dǎo)出模式、導(dǎo)出數(shù)據(jù)格式等信息來指定導(dǎo)出的數(shù)據(jù)文件，利用多DN并行的方式，將數(shù)據(jù)從GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出到外部，存放在HDFS文件系統(tǒng)上，從而提高整體導(dǎo)出性能。 【查看更多詳情】 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)精選推薦 帶您了解更多 華為云產(chǎn)品 ，助力企業(yè)上云來自：專題![]()
MRS-從零開始使用HBase 以不開啟Kerberos認(rèn)證的集群為例提供從零開始使用HBase的操作指導(dǎo)，通過登錄HBase客戶端后創(chuàng)建表，往表中插入數(shù)據(jù)并修改表數(shù)據(jù)。 MRS-快速使用Kerberos認(rèn)證集群 提供從零開始使用安全集群并執(zhí)行MapReduce程序、Spark程序和Hive程序的操作指導(dǎo)。來自：專題![]()
模型的開發(fā)訓(xùn)練，是基于之前的已有數(shù)據(jù)（有可能是測試數(shù)據(jù)），而在得到一個(gè)滿意的模型之后，需要將其應(yīng)用到正式的實(shí)際數(shù)據(jù)或新產(chǎn)生數(shù)據(jù)中，進(jìn)行預(yù)測、評價(jià)、或以可視化和報(bào)表的形式把數(shù)據(jù)中的高價(jià)值信息以精辟易懂的形式提供給決策人員，幫助其制定更加正確的商業(yè)策略。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts來自：百科![]()
多輪對話：根據(jù)用戶提供的上下文信息進(jìn)行邏輯推理和判斷，自然流暢對話 角色扮演：以職位、著名IP、客服等口吻回答用戶問題 數(shù)學(xué)能力：具備基礎(chǔ)的運(yùn)算能力 行業(yè)內(nèi)容生成 文案生成：根據(jù)行業(yè)需求完成營銷文案、公關(guān)稿件、公文、股評等創(chuàng)作型任務(wù) 要點(diǎn)生成：根據(jù)行業(yè)屬性自動搜索和分析相關(guān)內(nèi)容，生成要點(diǎn) 表格生成：根據(jù)行業(yè)需求將字段以圖表的形式返回呈現(xiàn)來自：專題![]()
Architect Pro涵蓋了整個(gè)系統(tǒng)的開發(fā)周期，包括事務(wù)進(jìn)程、分析、動態(tài)模型、組件和布局等非功能操作。 5. 高精度圖表：這款軟件還增加了大量的新元素，如新元素瀏覽器，可以快速查找和使用，并驅(qū)動模型的其他方面。它還擁有精簡的圖表樣式，讓利益相關(guān)者都能輕松理解。 6. 強(qiáng)大的圖標(biāo)渲染引擎：SparxSystems來自：專題![]()
接，盡管可以在第4層中處理雙工模式；會話層管理登錄和注銷過程?！?6、表示層：為上層用戶解決用戶信息的語法問題。它包括數(shù)據(jù)格式交換、數(shù)據(jù)加解密、數(shù)據(jù)壓縮和終端類型轉(zhuǎn)換?！局饕糜谔幚韮蓚€(gè)通信系統(tǒng)之間交換信息的表示。】 7、應(yīng)用層：應(yīng)用層不僅提供應(yīng)用過程所需的信息交換和遠(yuǎn)程操作，還來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 什么是非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫 什么是非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫 時(shí)間：2020-07-28 14:04:35 數(shù)據(jù)庫 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要是基于“非關(guān)系模型”的數(shù)據(jù)庫（由于關(guān)系型太大，所以一般用“非關(guān)系型”來表示其他類型的數(shù)據(jù)庫） 非關(guān)系型模型比如有： 列模型：存儲的數(shù)據(jù)是一列列的。關(guān)來自：百科![]()
行監(jiān)控。 從2010階段開始，IoT連接和云平臺使能開始逐步的發(fā)展，覆蓋了個(gè)人、家庭、行業(yè)云服務(wù)等，典型的業(yè)務(wù)包括智慧家庭、車聯(lián)網(wǎng)、智能抄表等等，此時(shí)是通過連接、云平臺、數(shù)據(jù)分析等進(jìn)行控制。 自現(xiàn)在開始隨著IoT垂直應(yīng)用商業(yè)的突破，發(fā)展為基于云平臺、數(shù)據(jù)算法和AI在垂直專業(yè)的深入，典型的業(yè)務(wù)有安防、智能交通、工業(yè)4來自：百科![]()
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分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務(wù)量的增長，自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高，也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移來自：百科
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