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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)集市算法 內(nèi)容精選 換一換
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內(nèi)容審核 審核內(nèi)容 數(shù)據(jù)工坊基于 OBS 對(duì)象存儲(chǔ)提供簡(jiǎn)單高效、檢測(cè)準(zhǔn)確的圖片、視頻、 文本審核 服務(wù)，滿足多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的內(nèi)容審核的需求。 優(yōu)勢(shì) -簡(jiǎn)單高效 圖像化界面，按業(yè)務(wù)要求配置審核策略、凍結(jié)策略即可實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)存入OBS自動(dòng)進(jìn)行審核。 -檢測(cè)準(zhǔn)確 與TOP伙伴合作，依托智來(lái)自：專題來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 漂浮物識(shí)別算法 漂浮物識(shí)別算法 時(shí)間：2021-01-07 10:46:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城漂浮物識(shí)別算法，是基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物體檢測(cè)算法，且通過(guò)規(guī)?；钠∥?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)(塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被)檢測(cè)訓(xùn)練，賦予監(jiān)測(cè)系統(tǒng)智能檢測(cè)來(lái)自：云商店集群高可用設(shè)計(jì) 第5章 數(shù)據(jù)庫(kù)高級(jí)特性介紹 第6章 數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 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(kù)，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、多模分來(lái)自：百科
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BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級(jí)性能提升 BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級(jí)性能提升 時(shí)間：2021-04-27 15:10:34 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng)，應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來(lái)越來(lái)自：百科![]()
公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì)： 一款分布式MPP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)云化服務(wù)，具備開(kāi)放，高效，兼容，可擴(kuò)展，易運(yùn)維等特點(diǎn)。 基于 FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品內(nèi)核，以云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的形式將FusionInsight LibrA的能來(lái)自：百科![]()
私為前提，數(shù)據(jù)的可信流通與用數(shù)，將通域數(shù)據(jù)聯(lián)邦分析與訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)，在數(shù)據(jù)開(kāi)放、數(shù)據(jù)交易、普惠金融、聯(lián)合營(yíng)銷、聯(lián)合風(fēng)控等場(chǎng)景大放異彩。 FusionInsight MRS 多樣集市靈活匹配高速發(fā)展的業(yè)務(wù)訴求 為靈活匹配高速發(fā)展的業(yè)務(wù)訴求，F(xiàn)usionInsight MRS也提供了豐富的組件：來(lái)自：百科![]()
x86”或“Windows x64”，再單擊“下載”，可以下載與現(xiàn)有集群版本匹配的Data Studio工具。 o 單擊“歷史版本”可根據(jù)集群版本下載相應(yīng)版本的Data Studio工具，建議按集群版本下載配套的工具。 如果同時(shí)擁有不同版本的集群，單擊“下載”時(shí)會(huì)下載與集群最低版本相對(duì)應(yīng)的Data Studio工具。來(lái)自：百科![]()
一站式可視化便捷管理，與大數(shù)據(jù)無(wú)縫集成，提供一鍵式異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)遷移工具 一站式可視化便捷管理，與大數(shù)據(jù)無(wú)縫集成，提供一鍵式異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)遷移工具 高性能 云化分布式架構(gòu)；查詢高性能，萬(wàn)億數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng)；數(shù)據(jù)加載快 云化分布式架構(gòu)；查詢高性能，萬(wàn)億數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng)；數(shù)據(jù)加載快 易擴(kuò)展 按需擴(kuò)展來(lái)自：專題![]()
好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來(lái)自：專題![]()
工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 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 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐來(lái)自：百科![]()
基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) HoloSens SDC+珍稀動(dòng)物識(shí)別算法，記錄與守護(hù)瀕危物種的每一刻 HoloSens SDC+珍稀動(dòng)物識(shí)別算法，記錄與守護(hù)瀕危物種的每一刻 時(shí)間：2021-02-20 17:42:49 云計(jì)算 華為好望商城 我們的地球 平均每1小時(shí)都有一個(gè)物種滅絕 關(guān)愛(ài)野生動(dòng)物，關(guān)愛(ài)珍稀物種來(lái)自：云商店![]()
主要面向側(cè)重于復(fù)雜查詢，回答一些“戰(zhàn)略性”的問(wèn)題。 數(shù)據(jù)處理方面聚焦于數(shù)據(jù)的聚合，匯總，分組計(jì)算，窗口計(jì)算等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場(chǎng)景 1.報(bào)表系統(tǒng)，CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢(qián)系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 大數(shù)據(jù)入門(mén)與應(yīng)用 大數(shù)據(jù)入門(mén)與應(yīng)用 時(shí)間：2020-12-07 15:12:38 大數(shù)據(jù)（big data）是什么？本課程無(wú)特殊預(yù)備知識(shí)要求，從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，為您揭開(kāi)大數(shù)據(jù)神秘的面紗。 課程簡(jiǎn)介 本次課程的學(xué)習(xí)，我們首先從“大數(shù)據(jù)是什么”開(kāi)始，到華為大數(shù)據(jù)解決方來(lái)自：百科![]()
華為好望商城丨算法商與集成商，跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 華為好望商城丨算法商與集成商，跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 時(shí)間：2021-02-19 11:40:22 云計(jì)算 對(duì)于算法提供商來(lái)說(shuō)，算法工程化是一大難題。Huawei HoloSens Store的隱性價(jià)值則是從更深層次的算法開(kāi)發(fā)賦能算法提供商。來(lái)自：云商店![]()
DWS通過(guò)Database、Schema和數(shù)據(jù)對(duì)象權(quán)限實(shí)現(xiàn)層級(jí)權(quán)限管理。 權(quán)限管理分為三種場(chǎng)景：系統(tǒng)權(quán)限、數(shù)據(jù)對(duì)象權(quán)限和用戶權(quán)限。 DWS通過(guò)Database、Schema和數(shù)據(jù)對(duì)象權(quán)限實(shí)現(xiàn)層級(jí)權(quán)限管理。 權(quán)限管理分為三種場(chǎng)景：系統(tǒng)權(quán)限、數(shù)據(jù)對(duì)象權(quán)限和用戶權(quán)限。 DWS權(quán)限定義及配置用戶角色與權(quán)限 安全審計(jì)來(lái)自：專題![]()
高效性：Hadoop能夠在節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)地移動(dòng)數(shù)據(jù)，并保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)平衡，因此處理速度非常快。 4.高容錯(cuò)性：Hadoop能夠自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，并且能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。 5.低成本：與一體機(jī)、商用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及QlikView、Yonghong Z-Suite等數(shù)據(jù)集市相比，hadoop是開(kāi)源的，項(xiàng)目的軟件成本因此會(huì)大大降低來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)入門(mén)與應(yīng)用 數(shù)據(jù)庫(kù)入門(mén)與應(yīng)用 時(shí)間：2020-12-07 15:41:51 隨著科技的進(jìn)步，人們?yōu)榱烁咝Ц踩统杀镜陌l(fā)布應(yīng)用產(chǎn)品，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)提出了更高的要求，學(xué)習(xí)該課程能迅速了解華為云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的功能特性和應(yīng)用；幫您掌握華為云數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作和管理。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與管理 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與管理 時(shí)間：2020-12-14 10:35:08 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。本課程主要講述：各種數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的主要概念，如何創(chuàng)建與管理這些數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象，給并給出部分設(shè)計(jì)原則。 目標(biāo)學(xué)員 希望成為高級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理員來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 時(shí)間：2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務(wù)系列課程之計(jì)算服務(wù)。 通過(guò)當(dāng)前市場(chǎng)上計(jì)算產(chǎn)品構(gòu)成：通用計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、專屬計(jì)算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解華為云計(jì)算服務(wù)的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見(jiàn)使用操作。來(lái)自：百科
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