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  • 數(shù)據(jù)倉庫十大主題模型特點 內(nèi)容精選 換一換
  • 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。 課程目標 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:掌握維度表和事實表的概念和設(shè)計方法
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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(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
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    華為云計算 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實際案例就是
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    云知識 DRS在線遷移能力特點 DRS在線遷移能力特點 時間:2021-05-31 16:13:23 數(shù)據(jù)庫 DRS的在線遷移能力,是指支持通過多種網(wǎng)絡(luò)鏈路,實現(xiàn)跨云平臺 數(shù)據(jù)庫遷移 、云下數(shù)據(jù)庫遷移上云或云上跨Region的數(shù)據(jù)庫遷移等多種業(yè)務(wù)場景。 特點:通過增量遷移技術(shù),能夠最
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    華為云計算 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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    云知識 GaussDB (for Mongo)的產(chǎn)品特點 GaussDB(for Mongo)的產(chǎn)品特點 時間:2021-06-17 16:47:49 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for Mongo)具有存算分離、極致可用、海量存儲等特點。 存算分離:存儲層采用DFV高性能分布式存儲,計算資源與存儲資源按需獨立擴展;
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    業(yè)領(lǐng)域模型和算法,幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺,快速提升數(shù)據(jù)運營能力。 多行業(yè)支持 覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標準規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標準。 領(lǐng)域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備/資源等八大類數(shù)據(jù)以及相互之間關(guān)系的行業(yè)領(lǐng)域模型。 快速應(yīng)用行業(yè)庫
    來自:專題
    基于現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)現(xiàn)狀進行數(shù)據(jù)調(diào)查、需求梳理、業(yè)務(wù)調(diào)研,輸出企業(yè)業(yè)務(wù)流程以及數(shù)據(jù)主題劃分。 主題設(shè)計 通過分層架構(gòu)表達對數(shù)據(jù)的分類和定義,幫助厘清數(shù)據(jù)資產(chǎn),明確業(yè)務(wù)領(lǐng)域和業(yè)務(wù)對象的關(guān)聯(lián)關(guān)系。 主題域分組 基于業(yè)務(wù)場景對主題域分組。 主題域 互不重疊數(shù)據(jù)的高層面的數(shù)據(jù)分類,用于管理其下一級的業(yè)務(wù)對象。
    來自:百科
    領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)中的水平都提高了一個等級,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 通過本課程的學(xué)習,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
    來自:百科
    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
    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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    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(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)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
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    庫、增量、周期性數(shù)據(jù)集成。 規(guī)范設(shè)計 作為 數(shù)據(jù)治理 的一個核心模塊,承擔數(shù)據(jù)治理過程中的數(shù)據(jù)加工并業(yè)務(wù)化的功能,提供智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、自定義主題數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準、可視化數(shù)據(jù)建模、標注數(shù)據(jù)標簽等功能,有利于改善數(shù)據(jù)質(zhì)量,有效支撐經(jīng)營決策。 數(shù)據(jù)開發(fā) 大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境,降低用戶使用大數(shù)
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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(luò)層、傳輸層、會話層、表示層和應(yīng)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,
    來自:百科
    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(guān)系模型數(shù)據(jù)庫: 列模型:Hbase 鍵值對模型:redis,MemcacheDB
    來自:百科
    而在標準物模型下,每個設(shè)備都對應(yīng)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(yīng)應(yīng)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(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型,既能夠滿足復(fù)雜場景的需要,也能夠保持其標準模型與應(yīng)用進行對接。
    來自:百科
    是一種基于發(fā)布/訂閱模型的通信協(xié)議。在發(fā)布/訂閱模型模型中,我們需要一個代理服務(wù)器(通常稱之為Broker),所有客戶端都需要和服務(wù)器建立連接,然后進行訂閱和發(fā)布。若某個客戶端發(fā)布了其他客戶端已訂閱的主題(MQTT協(xié)議中稱之為topic),服務(wù)器就會將這個主題轉(zhuǎn)發(fā)給所有已訂閱的客
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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際要求,同時擴展性差、成本高,也使擴容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,具備高性能、低成本、易擴展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時代企業(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
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)特點對比 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)特點對比 時間:2021-07-01 10:14:09 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 常見的幾種數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的從高可用性、讀寫性能、數(shù)據(jù)一致性及可擴展性幾個特點進行比較。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹
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