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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)雪花型模型實(shí)例 內(nèi)容精選 換一換
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。利用 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自：專題云知識(shí) 計(jì)算加速型P2v型GPU加速型彈性云服務(wù)器規(guī)格及功能介紹 計(jì)算加速型P2v型GPU加速型彈性云服務(wù)器規(guī)格及功能介紹 時(shí)間：2020-04-01 22:08:07 云服務(wù)器 較之P2型，P2v型彈性云服務(wù)器采用NVIDIA Tesla V100 GPU，在提供云服務(wù)器靈活性的同時(shí)來(lái)自：百科
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TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專用平臺(tái)。來(lái)自：百科[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來(lái)自：百科
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數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到 MRS 集群的能力，包括Flume（數(shù)據(jù)采集）、Loader（關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入）、Kafka（高可靠消息隊(duì)列），支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用 云數(shù)據(jù)遷移 云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MapReduce支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化來(lái)自：專題![]()
)，它的原理是在CPU寄存器層面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行操作。 關(guān)系模型與SQL查詢 ClickHouse完全使用SQL作為查詢語(yǔ)言，提供了標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的SQL查詢接口，使得現(xiàn)有的第三方分析可視化系統(tǒng)可以輕松與它集成對(duì)接。 同時(shí)ClickHouse使用了關(guān)系模型，所以將構(gòu)建在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之上的系統(tǒng)遷移到ClickHouse的成本會(huì)變得更低。來(lái)自：專題![]()
云知識(shí) 通用計(jì)算型s6型彈性云服務(wù)器規(guī)格介紹 通用計(jì)算型s6型彈性云服務(wù)器規(guī)格介紹 時(shí)間：2020-03-27 23:13:44 云服務(wù)器 s6型彈性云服務(wù)器適合平時(shí)不會(huì)持續(xù)高壓力使用CPU，但偶爾需要提高計(jì)算性能完成工作負(fù)載的場(chǎng)景，包括但不限于：輕量級(jí)的Web服務(wù)器、開(kāi)發(fā)、測(cè)試環(huán)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可借助DWS Expr來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 時(shí)間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 ModelAr來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時(shí)間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的邏輯模型設(shè)計(jì)階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性的標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者來(lái)自：百科![]()
拉起上萬(wàn)核CPU，對(duì)動(dòng)態(tài)擴(kuò)容能力要求較高。 競(jìng)享實(shí)例的應(yīng)用 該AI學(xué)習(xí)引擎采用競(jìng)享實(shí)例提供CPU資源。得益于競(jìng)享實(shí)例的快速擴(kuò)容與成本優(yōu)勢(shì)，引擎可以短時(shí)間生成超大規(guī)模AI（Actor）同時(shí)執(zhí)行更多的策略，縮短模擬時(shí)間。而憑借競(jìng)享實(shí)例的強(qiáng)勁性能（全系C類型）該引擎訓(xùn)練一天相當(dāng)于人類玩家打10萬(wàn)年。來(lái)自：專題![]()
發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。該產(chǎn)品具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力，同時(shí)支持分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+的擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)。同時(shí)擁有云上高可用，高可靠，高安來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 通用計(jì)算型sn3型彈性云服務(wù)器的規(guī)格介紹 通用計(jì)算型sn3型彈性云服務(wù)器的規(guī)格介紹 時(shí)間：2020-03-27 23:18:23 云服務(wù)器 較之s3型彈性云服務(wù)器，sn3型彈性云服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)能力進(jìn)一步提升。搭載25GB網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，擁有更大帶寬、更低時(shí)延，計(jì)算性能穩(wěn)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 通用計(jì)算型s3型彈性云服務(wù)器的規(guī)格介紹 通用計(jì)算型s3型彈性云服務(wù)器的規(guī)格介紹 時(shí)間：2020-03-27 23:21:06 云服務(wù)器 s3型彈性云服務(wù)器搭載了英特爾 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器，綜合性能顯著提升，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的計(jì)算、內(nèi)存和網(wǎng)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來(lái)自：百科![]()
框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計(jì)算，這個(gè)過(guò)程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來(lái)自：百科![]()
據(jù)量化算法對(duì)權(quán)重文件進(jìn)行INT8類型量化，即可輸出INT8權(quán)重和量化度。而在偏置量化過(guò)程中，根據(jù)權(quán)重的量化度和數(shù)據(jù)的量化度，可將FP32類型偏置數(shù)據(jù)量化成INT32類型數(shù)據(jù)輸出。 在對(duì)模型大小和性能有更高要求的時(shí)候可以選擇執(zhí)行量化操作。離線模型生成過(guò)程中量化會(huì)將高精度數(shù)據(jù)向低比特來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 備實(shí)例 備實(shí)例 時(shí)間：2020-12-24 16:43:51 備實(shí)例提供了數(shù)據(jù)庫(kù)主實(shí)例的備份，主實(shí)例故障時(shí)備實(shí)例自動(dòng)接管服務(wù)，提高了數(shù)據(jù)庫(kù)的可用性。 在創(chuàng)建RDS實(shí)例時(shí)，可選擇是否同時(shí)創(chuàng)建備實(shí)例，它的規(guī)格與主實(shí)例一致。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 時(shí)間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 客戶痛點(diǎn)： 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長(zhǎng)，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無(wú)法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析；來(lái)自：百科
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