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  • 數(shù)據(jù)倉庫挖掘貝葉斯算法 內(nèi)容精選 換一換
  • 可變剪接基因的表達(dá)水平,并鑒定樣品中差異調(diào)控的同工型或外顯子。通過從RNA-Seq中的同工型產(chǎn)生讀數(shù)的生成過程進(jìn)行建模,MISO模型使用貝葉斯推斷來計(jì)算讀數(shù)源自同工型的可能性。 配置流程 1.配置編譯環(huán)境 安裝相關(guān)依賴。 yum install gcc gcc-c++gcc-gfortran
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    TeraData 數(shù)據(jù)倉庫 架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間:2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領(lǐng)先的技術(shù),其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括:Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺(tái)。
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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(shí)際要求,同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高,也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫,具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時(shí)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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  • 構(gòu)化的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù);在大體量的地理大數(shù)據(jù)中,通過高效的挖掘工具或者挖掘方法實(shí)現(xiàn)價(jià)值提煉,是用戶非常關(guān)注的話題。 優(yōu)勢 提供地理專業(yè)算子:支持全棧Spark能力,具備豐富的Spark空間數(shù)據(jù)分析算法算子,全面支持結(jié)構(gòu)化的遙感影像數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化的三維建模、激光點(diǎn)云等巨量
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,助力企業(yè)智能升級(jí)丨華為云華為云通用AI解決方案簡評(píng) 挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,助力企業(yè)智能升級(jí)丨華為云華為云通用AI解決方案簡評(píng) 時(shí)間:2023-11-06 10:24:28 隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,通用AI已經(jīng)成為了各行各業(yè)的熱門話題。通用AI是一種能
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時(shí)間:2021-03-03 14:09:48 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(duì)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(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr
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    系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)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(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
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    [ 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) 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(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 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 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)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(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時(shí)間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn): 1. 平滑遷移 GaussDB
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    ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設(shè)計(jì)工具,完美的企業(yè)級(jí)可視化解決方案,分析,建模,測試和維護(hù)您的所有系統(tǒng),軟件,流程和架構(gòu)。
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    源數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫,完成數(shù)據(jù)的簡易查詢。 GaussDB(DWS)熱門視頻 看視頻輕松了解和使用DWS 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)快速入門 03:29 DWS助力消費(fèi)者BG大數(shù)據(jù)平臺(tái)云化 05:30 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)集群管理 05:30 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38
    來自:專題
    GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程,在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡化了企業(yè)用戶的購買過程,使用數(shù)據(jù)倉庫的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價(jià)和門檻,讓數(shù)據(jù)倉庫實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。
    來自:百科
    類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。
    來自:百科
    道用戶的密碼,就應(yīng)該使用哈希算法存儲(chǔ)口令的單向哈希值。 實(shí)際使用中會(huì)加入鹽值和迭代次數(shù),避免相同口令生成相同的哈希值,以防止彩虹表攻擊。 對(duì)稱密碼算法 對(duì)稱密碼算法使用相同的密鑰來加密和解密數(shù)據(jù)。對(duì)稱密碼算法分為分組密碼算法和流密碼算法。 分組密碼算法將明文分成固定長度的分組,用
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫? EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫? 時(shí)間:2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具,有著豐富的G
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    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 工廠
    來自:百科
    。企業(yè)使用標(biāo)準(zhǔn)SQL、Spark、Flink程序就可輕松完成多數(shù)據(jù)源的聯(lián)合計(jì)算分析,挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)實(shí)時(shí)、簡單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Express將查詢分析擴(kuò)展至數(shù)據(jù)湖?;谌A為GaussDB產(chǎn)品的云
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    題對(duì)的相似度,可解決問答、對(duì)話、語料挖掘、知識(shí)庫構(gòu)建等問題。 通過中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問題對(duì)的相似度,可解決問答、對(duì)話、語料挖掘、知識(shí)庫構(gòu)建等問題。 文本分析 通過關(guān)鍵詞提取、文本聚類、主題挖掘算法模型,挖掘突發(fā)事件、公眾話題導(dǎo)向,進(jìn)行話題發(fā)現(xiàn)
    來自:專題
    析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
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    括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐; 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽眾收益:
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