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- 數(shù)據(jù)倉庫貼源層和模型層 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科安全組是一個(gè)邏輯上的分組，為同一個(gè)虛擬私有云內(nèi)具有相同安全保護(hù)需求并相互信任的 彈性云服務(wù)器 和 GaussDB數(shù)據(jù)庫 實(shí)例提供訪問策略。為了保障數(shù)據(jù)庫的安全性和穩(wěn)定性，在使用 GaussDB 數(shù)據(jù)庫實(shí)例之前，您需要設(shè)置安全組，開通需訪問數(shù)據(jù)庫的IP地址和端口。 高斯數(shù)據(jù)庫模型-應(yīng)用場(chǎng)景 金融核心交易 ERP/CRM 政企OA/辦公來自：專題
- 數(shù)據(jù)倉庫貼源層和模型層 相關(guān)內(nèi)容
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。 資源管理計(jì)劃操作 四層負(fù)載均衡 四層負(fù)載均衡 支持TCP協(xié)議、UDP協(xié)議、QUIC協(xié)議的四層負(fù)載均衡，滿足高性能和大規(guī)模并發(fā)連接的業(yè)務(wù)訴求 支持TCP協(xié)議、UDP協(xié)議、QUIC協(xié)議的四層負(fù)載均衡，滿足高性能和大規(guī)模并發(fā)連接的業(yè)務(wù)訴求 七層負(fù)載均衡 七層負(fù)載均衡 支持HTTP協(xié)來自：專題Service，簡(jiǎn)稱DWS）的一致肯定和高度評(píng)價(jià)。 本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專家答疑掃除 數(shù)據(jù)倉庫 實(shí)際應(yīng)用的問題，實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程簡(jiǎn)介 本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專家答疑，掃除數(shù)據(jù)倉庫實(shí)際應(yīng)用的問題，實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和華為云DWS。來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫貼源層和模型層 更多內(nèi)容
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為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) DWS輸出流（通過 OBS 轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 DWS輸出流（通過OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后，就可以實(shí)現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中，都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù)，僅僅是通過軟件棧對(duì)模型中算子和計(jì)算流程實(shí)現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時(shí)間：2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 安全管理 數(shù)據(jù)庫安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對(duì)有意和無意損害行為的安全防范，例如： 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動(dòng) 用戶身份驗(yàn)證，限制操作權(quán)限來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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；來自：百科![]()
et-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池化層和全連接層組成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù)；卷積層通過卷積運(yùn)算對(duì)輸入進(jìn)行局部特征提取；池化層通過下采樣的方式降低特征圖的分辨率，從而降低輸出對(duì)位置和形變的敏感度，同時(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計(jì)算量；全連接層將局部特征通過權(quán)值矩陣組裝成完整的來自：百科![]()
Data Migration，簡(jiǎn)稱 CDM ），是提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)，幫助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持文件系統(tǒng)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫，NoSQL，大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對(duì)象存儲(chǔ)等數(shù)據(jù)源，無論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù)源 數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)可視化服務(wù)（Data Lake Visu來自：專題![]()
業(yè)務(wù)控制和管理；通過個(gè)人自建協(xié)同流程給組織內(nèi)外人員，實(shí)現(xiàn)高頻低效的日常事務(wù)協(xié)作和信息溝通。通過在線人員、關(guān)聯(lián)人員、部門空間和項(xiàng)目空間，實(shí)現(xiàn)人與人、人與事和事與事的高效協(xié)作。集團(tuán)多層級(jí)管控方面，支持強(qiáng)管控、弱管控兩種模式，既支持集團(tuán)統(tǒng)一管理，也支持各單位自行管理，如組織模型、業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)應(yīng)用、門戶空間、基礎(chǔ)設(shè)置等。來自：云商店![]()
實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。 DLI 支持多模引擎，企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理、流處理、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等，挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值 進(jìn)入控制臺(tái)立即購買幫助文檔DLI開發(fā)者社區(qū)1對(duì)1咨詢 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi)來自：百科![]()
?支持多種脫敏規(guī)則，可對(duì)指定數(shù)據(jù)庫表/列以及來自特定源IP、用戶等維度進(jìn)行動(dòng)態(tài)脫敏，不對(duì)應(yīng)用性能產(chǎn)生損耗，不改變數(shù)據(jù)庫中原始數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)庫審計(jì)敏 ?關(guān)聯(lián)應(yīng)用層和數(shù)據(jù)庫層的訪問操作，列表級(jí)管理活動(dòng)和訪問活動(dòng)監(jiān)控，行為/登錄/訪問異常監(jiān)控； ?SQL注入風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，數(shù)據(jù)庫異常行為告警； ?支持多維線索和多維因素快速分析，來自：百科![]()
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(duì)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識(shí)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)方法來自：百科![]()
與Hive在功能上有哪些差別？ 創(chuàng)建用戶并授權(quán)使用GaussDB(DWS):示例流程 接入GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)源:VPC網(wǎng)絡(luò)連通方式接入GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)源 GaussDB(DWS) 和 MRS 分別應(yīng)在何時(shí)使用？ 免費(fèi)體驗(yàn)來自：百科![]()
快速升級(jí)，降低版本升級(jí)對(duì)業(yè)務(wù)的影響度； 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)決策和混合負(fù)載等來自：百科![]()
的存儲(chǔ)引擎和SQL引擎松散地耦合在一起并獨(dú)立工作的體系結(jié)構(gòu)。通常，此體系結(jié)構(gòu)分為三個(gè)部分：存儲(chǔ)，SQL和元數(shù)據(jù)。 存儲(chǔ)層：數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)引擎，負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理。它還包含路由和事務(wù)控制，以確保數(shù)據(jù)的ACID特性。此外，存儲(chǔ)層還應(yīng)具有一系列功能，例如索引，查詢條件過濾和排序。 S來自：百科![]()
混淆矩陣可幫助您了解分類錯(cuò)誤的出現(xiàn)位置 召回率 召回率，正確預(yù)測(cè)的正例數(shù)和實(shí)際正例總數(shù)的比值，這個(gè)值越大代表漏檢的概率越小。計(jì)算公式R=TP/(TP+FN)，即混淆矩陣中某一列預(yù)測(cè)正確的個(gè)數(shù)除以該列的樣本和。 精確率 精確率，正確預(yù)測(cè)的正例數(shù)和預(yù)測(cè)正例總數(shù)的比值，這個(gè)值越大代表誤檢的概率越小。計(jì)算來自：百科![]()
產(chǎn)品質(zhì)量 優(yōu)勢(shì) 多數(shù)據(jù)源集成 針對(duì)多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索，快速發(fā)現(xiàn)有價(jià)值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時(shí)間序列算法，對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預(yù)測(cè)，挖掘須重點(diǎn)關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè)數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析，快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測(cè)性維護(hù)，根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài)，采用時(shí)間序來自：百科![]()
，可存入對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS，通過流查詢，交互式查詢等方式，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和批處理和批計(jì)算。同時(shí)以全棧大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) 為基礎(chǔ)，提供一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)解決方案，一鍵式構(gòu)筑數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和價(jià)值挖掘的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺(tái)，并且與華為云IOT物聯(lián)網(wǎng)、ROMA平臺(tái)、數(shù)據(jù)湖工來自：百科
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