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  • 數(shù)據(jù)倉庫模型設計樣例 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 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)務數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務實時、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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    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
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  • 數(shù)據(jù)倉庫模型設計樣例 相關內(nèi)容
  • 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 物體檢測評估指標說明 指標名稱 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進行排序,逐個把加入正進行預測,算出此時的精準率和召
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    多對多的父子聯(lián)系。網(wǎng)狀模型中,E代表實體,R代表實體之間的關系。E1,E2沒有雙親節(jié)點,E3,E5都由兩個父節(jié)點。例如在現(xiàn)實中很多多對多關系,學生選擇課程,老師授課等。 3、關系模型是建立在集合代數(shù)基礎上的。關系模型是一組關系組成的。每個關系的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都是一張規(guī)范化的二維表,
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  • 數(shù)據(jù)倉庫模型設計樣例 更多內(nèi)容
  • 華為云計算 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 時間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓學習 昇騰計算 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將
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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
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    華為云計算 云知識 云硬盤應用場景:數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應用場景:數(shù)據(jù)倉庫 時間: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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    華為云計算 云知識 架構(gòu)設計基礎 架構(gòu)設計基礎 時間:2020-12-07 15:34:20 在做業(yè)務云遷移之前,從架構(gòu)設計的角度考慮高可用、高擴展等問題是必不可少的環(huán)節(jié),也是影響業(yè)務遷移進度和效果的重要因素,學習本課程,將學會如何在云端設計合適的架構(gòu)來承載業(yè)務,應對后繼業(yè)務架構(gòu)的演進。
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    OpenStack的設計理念 OpenStack的設計理念 時間:2021-02-08 20:20:49 云計算 OpenStack在當前的開源云計算系統(tǒng)領域非常流行,之所以如此風靡,與其設計理念密不可分。下面,我們就來了解一下OpenStack所秉持的設計理念,共三個方面:開放、靈活、可擴展。
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    com/product/modelarts.html 4、 在Modelarts平臺,如下兩個實踐均可選擇學習。 1) “使用MXNet實現(xiàn)Caltech 圖像識別 應用” 實踐鏈接: https://github.com/huawei-clouds/modelarts-ex
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    領域中,使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務中的水平都提高了一個等級,學術(shù)界掀起了研究預訓練語言模型的熱潮。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預訓練語言模型及之間的關系。 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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    華為云計算 云知識 CNCF的項目成熟度模型 CNCF的項目成熟度模型 時間:2021-06-30 18:22:10 CNCF的項目成熟度模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?????????????????????????????????????????
    來自:百科
    同一批錄音必須使用同一套錄制設備和環(huán)境。 建議使用對應版本預置的文案:文案(基礎版)、文案(進階版)、文案(高品質(zhì))。 支持自定義文案,單句文案長短需和相當。 每個音頻文件時長為5~15秒,不能超過15秒,否則會導致聲音模型訓練失敗。 不建議臨場即興發(fā)揮錄制,避免出現(xiàn)較多嗯、啊的語氣詞,影響連貫性。
    來自:專題
    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、標準規(guī)范設計、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)服務等,幫助企業(yè)構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)中臺解決方案。 可復用行業(yè)知識庫 提供垂直行業(yè)可復用的領域知識庫,涵蓋行業(yè)數(shù)據(jù)標準、行業(yè)領域模型、行業(yè)數(shù)據(jù)主題庫、行業(yè)算法庫和行業(yè)指標庫等
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    cle連通; CDM 與DWS默認在同一個區(qū)域、虛擬私有云下,網(wǎng)絡互通。 【查看更多詳情】 教程:從 OBS 導入數(shù)據(jù)到集群 本實踐旨在通過演示將例數(shù)據(jù)上傳OBS,及將OBS的數(shù)據(jù)導入進 GaussDB (DWS)上的目標表中,讓您快速掌握如何從OBS導入數(shù)據(jù)到GaussDB(DWS)集群的完整過程。
    來自:專題
    從數(shù)據(jù)采集-規(guī)范設計-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,也支持對接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫,比如Oracle、Greenplum等。
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    華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結(jié)合
    來自:專題
    行作為一個記錄,列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個記錄。(這種模型,數(shù)據(jù)即索引,IO很快,主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫) 鍵值對模型:存儲的數(shù)據(jù)是一個個“鍵值對” 文檔類模型:以一個個文檔來存儲數(shù)據(jù),有點類似“鍵值對”。 常見非關系模型數(shù)據(jù)庫: 列模型:Hbase 鍵值對模型:redis,MemcacheDB
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    華為云計算 云知識 OSI 參考模型的層次是什么? OSI 參考模型的層次是什么? 時間:2020-08-10 10:53:21 有 7 個 OSI 層:物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡層、傳輸層、會話層、表示層和應用層。 1、物理層:主要功能是利用物理傳輸介質(zhì)為數(shù)據(jù)鏈路層提供物理連接,
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    左圖是沒有標準物模型下,各個設備的接口是不一的,應用難以對接到設備,而在標準物模型下,每個設備都對應一個統(tǒng)一的標準物模型,它對外提供一致的接口,可以直接對應應用。 標準物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型,比如可以將攝像頭和燈組裝在一起,組成一個帶攝像頭的燈,組合后的復雜物仍然繼承了基礎物的模型,既能夠滿足復雜場
    來自:百科
    工業(yè)智能體 ,依托大數(shù)據(jù)&人工智能,提供設計、生產(chǎn)、物流、銷售、服務全鏈式智能服務,挖掘數(shù)據(jù)價值,助力企業(yè)借助新技術(shù),構(gòu)筑領先優(yōu)勢 應用實踐: 產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化提升 基于客戶的反饋、互聯(lián)網(wǎng)點評分析、競爭對手分析、維修記錄、售后歷史數(shù)據(jù),進行分類分析,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品關鍵問題,指導新產(chǎn)品設計改善,提升產(chǎn)品質(zhì)量 優(yōu)勢
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