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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)驗(yàn) 內(nèi)容精選 換一換
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測(cè)試策略的執(zhí)行效果 Policy：Learner的輸出結(jié)果，游戲AI的策略 Reward：Actor的執(zhí)行結(jié)果的反饋，提供給Learner 大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍有哪些 大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍有哪些 華為云大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品服務(wù) 華為云大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品服務(wù) 大數(shù)據(jù)計(jì)算 大數(shù)據(jù)搜索與分析 大 數(shù)據(jù)治理 與開(kāi)發(fā)來(lái)自：專題GaussDB (DWS)的架構(gòu)解讀 GaussDB(DWS)的架構(gòu)解讀 時(shí)間：2021-06-17 12:04:55 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成來(lái)自：百科
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更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 微認(rèn)證：基于鯤鵬架構(gòu)的Redis搭建高性能網(wǎng)盤 通過(guò)理論結(jié)合實(shí)踐的方式，了解怎樣搭建高性能網(wǎng)盤、掌握分布式緩存服務(wù)Redis在搭建高性能網(wǎng)盤中的作用，提升該服務(wù)的使用能力、了解分布式緩存服務(wù)Redis的基礎(chǔ)技術(shù)，通過(guò)實(shí)踐了解該服務(wù)的使用方法。??來(lái)自：百科《深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā)》 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 搭建到智能算法應(yīng)用，并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng)，是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程來(lái)自：專題
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恢復(fù)到指定的備份時(shí)間點(diǎn)，同時(shí)支持使用備份創(chuàng)建云盤。這樣新建的云硬盤將包含備份時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)。 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS：云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對(duì)云硬盤形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤。來(lái)自：百科![]()
常用Kubernetes工作負(fù)載的概念與區(qū)分 常用Kubernetes工作負(fù)載的概念與區(qū)分 時(shí)間：2021-07-01 10:04:10 常用的Kubernetes工作負(fù)載有Deployment、Job/Cronjob、DaemonSet。它們的概念與區(qū)分見(jiàn)下表： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，來(lái)自：百科![]()
《深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā)》 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)搭建到智能算法應(yīng)用，并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng)，是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程來(lái)自：專題![]()
不同于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，時(shí)序數(shù)據(jù)的產(chǎn)生通常以一個(gè)固定的時(shí)間頻率進(jìn)行采集，不受其他因素的制約，其數(shù)據(jù)生成的速度是相對(duì)平穩(wěn)。 高壓縮率 高壓縮率能夠帶來(lái)兩方面的收益。一方面能夠節(jié)省大量的硬件存儲(chǔ)成本，節(jié)省硬盤的開(kāi)銷。另一方面壓縮后的數(shù)據(jù)可以更容易存儲(chǔ)到內(nèi)存中，顯著提高查詢的性能。 高壓縮率能夠帶來(lái)兩方來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與 云數(shù)據(jù)庫(kù) 的區(qū)別 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與云數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 時(shí)間：2021-06-30 17:38:07 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) NoSQL 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB NoSQL 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與云數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)比從服務(wù)可用性、數(shù)據(jù)可靠性、系統(tǒng)安全性、數(shù)據(jù)庫(kù)備份、軟硬件投入、系統(tǒng)來(lái)自：百科![]()
商、能源、電信等多個(gè)領(lǐng)域，2017~2019已連續(xù)三年入選Gartner發(fā)布的 數(shù)據(jù)管理 解決方案魔力象限，相比傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ，性價(jià)比提升數(shù)倍，具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級(jí)可靠性。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在????????????????????????????????來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)的低成本體現(xiàn)在哪里 GaussDB(DWS)的低成本體現(xiàn)在哪里 時(shí)間：2021-06-17 12:33:09 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一，低成本，體現(xiàn)在如下的方面： 按需付費(fèi)：GaussDB(DWS)按實(shí)際使用量和使用時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)。您需要支付的費(fèi)率很低，只需為實(shí)際消耗的資源付費(fèi)。來(lái)自：百科![]()
事件監(jiān)控提供了事件類型數(shù)據(jù)上報(bào)、查詢和告警的功能。方便您將業(yè)務(wù)中的各類重要事件或?qū)υ瀑Y源的操作事件收集到 云監(jiān)控 ，并在事件發(fā)生時(shí)進(jìn)行告警。 自定義事件監(jiān)控與自定義監(jiān)控的區(qū)別： 自定義事件監(jiān)控用于解決非連續(xù)的事件類型監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)上報(bào)、查詢與告警的場(chǎng)景； 自定義監(jiān)控用于解決周期性、連續(xù)采集的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)上報(bào)、查詢與告警的場(chǎng)景。 文中課程來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的GaussDB 適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的GaussDB 時(shí)間：2021-06-16 16:37:35 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)在企業(yè)中有著重要的地位和應(yīng)用，華為 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 在鯤鵬生態(tài)中是主力場(chǎng)景之一。數(shù)據(jù)庫(kù)總體可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OLAP的場(chǎng)景有哪些 OLAP的場(chǎng)景有哪些 時(shí)間：2021-07-01 10:33:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) OLAP 聯(lián)機(jī)分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對(duì)于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對(duì)數(shù)據(jù)的查詢和分析操作，通常對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。來(lái)自：百科![]()
統(tǒng)一身份認(rèn)證 服務(wù)的優(yōu)勢(shì)-跨賬號(hào)的資源操作與授權(quán) 統(tǒng)一身份認(rèn)證服務(wù)的優(yōu)勢(shì)-跨賬號(hào)的資源操作與授權(quán) 時(shí)間：2021-07-01 15:33:18 例如您在華為云上購(gòu)買的部分資源，希望委托給一家專業(yè)的代運(yùn)維公司來(lái)運(yùn)維，通過(guò) IAM 的委托功能，代運(yùn)維公司可以使用自己的賬號(hào)對(duì)您委托的資源進(jìn)行運(yùn)維來(lái)自：百科![]()
和訪問(wèn)權(quán)限控制，保護(hù)系統(tǒng)和用戶的隱私及數(shù)據(jù)安全。 用戶權(quán)限策略 基于角色的訪問(wèn)控制，用戶通過(guò)角色與權(quán)限進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并支持細(xì)粒度權(quán)限策略，可滿足不同的授權(quán)需求。針對(duì)不同的用戶，DAYU提供了管理者、開(kāi)發(fā)者、運(yùn)維者、訪問(wèn)者四種不同的角色，各個(gè)角色擁有不同的權(quán)限。 數(shù)據(jù)安全 針對(duì)規(guī)范設(shè)計(jì)來(lái)自：百科![]()
aussDB的發(fā)展史嗎？ 產(chǎn)品詳情 幫助文檔 GaussDB發(fā)展史 2001年：華為中央研究院Dopra團(tuán)隊(duì)為了支撐華為所生產(chǎn)的電信產(chǎn)品(交換機(jī)、路由器等),啟動(dòng)了內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)組件DopraDB的研發(fā)。DopraDB后來(lái)隨著業(yè)務(wù)和組織的切換,成為華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)團(tuán)隊(duì)的GMDB V1系列產(chǎn)品。來(lái)自：專題![]()
使用方法: 同一個(gè)SELECT語(yǔ)句中的多個(gè)INTERSECT操作符是從左向右計(jì)算的，除非用圓括弧進(jìn)行了標(biāo)識(shí)。 當(dāng)對(duì)多個(gè)SELECT語(yǔ)句的執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行UNION和INTERSECT操作的時(shí)候，會(huì)優(yōu)先處理INTERSECT。 2.GaussDB (DWS)支持查詢分組子句ROLLUP，CUBE，GROUPING來(lái)自：百科![]()
了解GaussDB的發(fā)展史嗎？ 幫助文檔 GaussDB發(fā)展史 2001年：華為中央研究院Dopra團(tuán)隊(duì)為了支撐華為所生產(chǎn)的電信產(chǎn)品(交換機(jī)、路由器等),啟動(dòng)了內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)組件DopraDB的研發(fā)。DopraDB后來(lái)隨著業(yè)務(wù)和組織的切換,成為華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)團(tuán)隊(duì)的GMDB V1系列產(chǎn)品。來(lái)自：專題![]()
安全管理最佳實(shí)踐 基于角色的權(quán)限管理(RBAC) 基于角色的用戶管理(Role-Based Access Control，簡(jiǎn)稱RBAC)是通過(guò)為角色賦予權(quán)限，用戶通過(guò)成為適當(dāng)的角色而得到這些角色的權(quán)限。 查看更多 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)列的加解密 數(shù)據(jù)加密 作為有效防止未授權(quán)訪問(wèn)和防護(hù)數(shù)據(jù)泄露的技術(shù)，在各種信來(lái)自：專題![]()
系統(tǒng)會(huì)顯示當(dāng)前的剩余容量配額，新擴(kuò)容的容量不能超過(guò)剩余容量配額。用戶可以申請(qǐng)足夠的配額滿足業(yè)務(wù)需求。 安全可靠：系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持?jǐn)?shù)據(jù)加密，保護(hù)數(shù)據(jù)安全。云硬盤支持備份、快照等數(shù)據(jù)備份保護(hù)功能，為存儲(chǔ)在云硬盤中的數(shù)據(jù)提供可靠保障，防止應(yīng)用異常、黑客攻擊等情況造成的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。 實(shí)時(shí)監(jiān)控：配合云監(jiān)控（來(lái)自：百科
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