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- 數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計樣例 內(nèi)容精選 換一換
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擴展性,基于MPP的 數(shù)據(jù)倉庫 系統(tǒng)有時候也被劃分到大數(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
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展示不同類別數(shù)據(jù)在不同特征值范圍內(nèi)的F1值 ,用于判別模型對哪個特征范圍內(nèi)的圖片效果較好。 物體檢測 物體檢測評估指標(biāo)說明 指標(biāo)名稱 子參數(shù) 說明 精度評估 圖像類別分布 數(shù)據(jù)集中不同類別的圖像框個數(shù)統(tǒng)計。 P-R曲線 根據(jù)每種分類的置信度對樣例進行排序,逐個把樣例加入正例進行預(yù)測,算出此時的精準(zhǔn)率和召來自: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)缺點幾個方面進行對比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效來自:百科
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com/product/modelarts.html 4、 在Modelarts平臺,如下兩個實踐樣例均可選擇學(xué)習(xí)。 1) “使用MXNet實現(xiàn)Caltech 圖像識別 應(yīng)用” 實踐樣例鏈接: https://github.com/huawei-clouds/modelarts-ex來自:百科貫穿數(shù)據(jù)全流程的一站式治理運營平臺,提供全域數(shù)據(jù)集成、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范設(shè)計、連接并萃取數(shù)據(jù)價值、全流程數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)開發(fā)服務(wù)等,幫助企業(yè)構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)中臺解決方案。 可復(fù)用行業(yè)知識庫 提供垂直行業(yè)可復(fù)用的領(lǐng)域知識庫,涵蓋行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)領(lǐng)域模型、行業(yè)數(shù)據(jù)主題庫、行業(yè)算法庫和行業(yè)指標(biāo)庫等來自:百科從數(shù)據(jù)采集-規(guī)范設(shè)計-質(zhì)量監(jiān)控-數(shù)據(jù)清洗-數(shù)據(jù)建模-數(shù)據(jù)聯(lián)接-數(shù)據(jù)整合-數(shù)據(jù)消費-;智能分析,一站式數(shù)據(jù)智能運營平臺,幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運營能力。 優(yōu)勢 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對接所有華為云的 數(shù)據(jù)湖 與數(shù)據(jù)庫云服務(wù),也支持對接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫,比如Oracle、Greenplum等。來自:百科[ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費 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)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自:百科
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