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  • 數(shù)據(jù)倉庫模型分類 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時(shí),應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實(shí)體和屬性; 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系;
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    華為云計(jì)算 云知識 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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    云知識 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 時(shí)間:2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶掌握
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    云知識 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖,按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?,轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 時(shí)間:2021-03-05 15:02:23 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 時(shí)間:2020-09-24 14:45:50 廣義上來說,Hadoop大數(shù)據(jù)平臺也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征,也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可
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    華為云計(jì)算 云知識 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)? 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)? 時(shí)間:2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉庫 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例
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    評估指標(biāo)的敏感度,并給出優(yōu)化建議。模型評估/診斷功能幫助用戶可以全面了解模型對不同數(shù)據(jù)特征的適應(yīng)性,使得模型調(diào)優(yōu)可以做到有的放矢。 當(dāng)前模型評估功能覆蓋圖像分類、物體檢測和圖像語義分割三大場景,快來看看如何使用模型評估功能吧~ 圖像分類 圖像分類評估指標(biāo)說明 指標(biāo)名稱 子參數(shù) 說明
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    能直接用于分析決策。 維度建模 維度建模是以維度建模理論為基礎(chǔ),構(gòu)建總線矩陣、抽象出事實(shí)和維度,構(gòu)建維度模型和事實(shí)模型,同時(shí)對報(bào)表需求進(jìn)行抽象整理出相關(guān)指標(biāo)體系,構(gòu)建出匯總模型。 數(shù)據(jù)集成:多種方式異構(gòu)數(shù)據(jù)源高效接入 DAYU數(shù)據(jù)集成支持批量數(shù)據(jù)遷移和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入兩種方式。 批量數(shù)據(jù)遷移
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    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
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    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
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 時(shí)間:2021-05-21 10:15:21 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。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹形結(jié)構(gòu),目前還在使用的層次模型的一個(gè)實(shí)際案例就是
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    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: 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設(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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    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
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    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)中的水平都提高了一個(gè)等級,學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型
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    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?????????????????????????????????????????
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    數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,
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    支持行業(yè)客戶二次訓(xùn)練專屬模型,打造大模型體驗(yàn)。 盤古預(yù)測大模型產(chǎn)品功能 回歸預(yù)測 用于連續(xù)值預(yù)測,可自動進(jìn)行任務(wù)理解,分析選擇最適合的回歸模型集合,并融合多個(gè)模型來提升回歸預(yù)測精度 分類預(yù)測 用于離散值的預(yù)測,如:不同類別或標(biāo)簽;基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力,可自動選擇多個(gè)分類模型并基于動態(tài)圖算法進(jìn)行融合,來提升預(yù)測性能
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    我們都在華為云AI垃圾分類挑戰(zhàn)杯等著你。 【賽事介紹】 全國最嚴(yán)垃圾分類政策自7月1日頒布,如何進(jìn)行垃圾分類已經(jīng)成為居民生活的靈魂拷問。但是,沒關(guān)系!AI在垃圾分類的應(yīng)用可以成為居民的得力助手。本次垃圾分類挑戰(zhàn)杯,目的在于構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的圖像分類模型,實(shí)現(xiàn)垃圾圖片類別的精準(zhǔn)
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