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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘邏輯模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 批處理）、Tez（DAG模型）、Spark（內(nèi)存計(jì)算）、SparkStreaming（微批流計(jì)算）、Storm（流計(jì)算）、Flink（流計(jì)算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分
    來(lái)自：百科
    工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署，從而提高開(kāi)發(fā)效率。 該平臺(tái)能夠提供一站式的數(shù)據(jù)處理和開(kāi)發(fā)服務(wù)，包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署，從而提高開(kāi)發(fā)效率。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 快速模型部署與服務(wù) 該平臺(tái)支持一鍵部署模型，能夠提高模型部署效率，實(shí)現(xiàn)模型到業(yè)務(wù)的無(wú)縫銜接，縮短模型開(kāi)發(fā)周期。
    來(lái)自：專(zhuān)題
  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘邏輯模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 索引、壓縮和編碼技術(shù)，以提高計(jì)算效率，有助于加速超過(guò)PB數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)查詢(xún)，可用于更快的交互查詢(xún)。同時(shí)，CarbonData也是一種將數(shù)據(jù)源與Spark集成的高性能分析引擎。 圖1 CarbonData基本結(jié)構(gòu) 使用CarbonData的目的是對(duì)大數(shù)據(jù)即席查詢(xún)提供超快速響應(yīng)。 Ca
    來(lái)自：專(zhuān)題
    的性能在極端場(chǎng)景下并未比單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)好 數(shù)據(jù)如何存儲(chǔ)到 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)？ LibrA、 GaussDB A與GaussDB(DWS) 是什么關(guān)系？ 計(jì)費(fèi)說(shuō)明:計(jì)費(fèi)項(xiàng) 產(chǎn)品定位 Kafka實(shí)時(shí)入庫(kù)到GaussDB(DWS) GaussDB(DWS) 與Hive在功能上有哪些差別？ 創(chuàng)建用戶(hù)并授權(quán)使用GaussDB(DWS):示例流程
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘邏輯模型 更多內(nèi)容
  • 應(yīng)用開(kāi)發(fā)和遷移工具列表； 易管理 全面集群監(jiān)控與告警、自動(dòng)增量備份； 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(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
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 時(shí)間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來(lái)說(shuō)，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可
    來(lái)自：百科
    生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、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(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型有哪些 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型有哪些 時(shí)間：2021-05-21 10:15:21 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹(shù)形結(jié)構(gòu)，目前還在使用的層次模型的一個(gè)實(shí)際案例就是
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型轉(zhuǎn)換及其常見(jiàn)問(wèn)題 模型轉(zhuǎn)換及其常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換，即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過(guò)ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將
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    云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 時(shí)間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢(xún)效
    來(lái)自：百科
    從實(shí)際框的角度出發(fā)，實(shí)際框與預(yù)測(cè)框交并比大于0.5，實(shí)際框與預(yù)測(cè)框類(lèi)別不符，認(rèn)為是類(lèi)別漏檢；實(shí)際框與預(yù)測(cè)框的交并比大于0.1小于0.5，實(shí)際框與預(yù)測(cè)框類(lèi)別相符，認(rèn)為是位置漏檢；實(shí)際框與所有預(yù)測(cè)類(lèi)別相同的框交并比小于0.1，認(rèn)為是背景漏檢。 敏感度分析 不同特征范圍下的準(zhǔn)確率 與圖像分類(lèi)相似，
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤(pán) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問(wèn)題。例如oracle
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    圖1游戲運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析 異構(gòu)數(shù)據(jù)源聯(lián)邦分析 車(chē)企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 面臨市場(chǎng)新的競(jìng)爭(zhēng)壓力及出行服務(wù)不斷變革，車(chē)企通過(guò)構(gòu)建車(chē)聯(lián)云平臺(tái)和車(chē)機(jī)OS，將互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與用車(chē)場(chǎng)景打通，完成車(chē)企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型，從而為車(chē)主提供更好的智聯(lián)出行體驗(yàn)，增加車(chē)企競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)銷(xiāo)量增長(zhǎng)。例如：通過(guò)對(duì)車(chē)輛日常指標(biāo)數(shù)據(jù)（電池、發(fā)
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    領(lǐng)域中，使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí)，學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、理解語(yǔ)言模型和神經(jīng)語(yǔ)言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語(yǔ)言模型 第3章 什么是神經(jīng)語(yǔ)言模型
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????????????????????????????
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    教程：Oracle遷移到GaussDB(DWS) 本實(shí)踐的Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)在云下，通過(guò) 云數(shù)據(jù)遷移 服務(wù) CDM 連接Oracle和DWS。其中CDM通過(guò)公網(wǎng)IP與Oracle連通；CDM與DWS默認(rèn)在同一個(gè)區(qū)域、虛擬私有云下，網(wǎng)絡(luò)互通。 【查看更多詳情】 教程：從 OBS 導(dǎo)入數(shù)據(jù)到集群 本實(shí)踐旨在通過(guò)演示將樣例數(shù)據(jù)
    來(lái)自：專(zhuān)題
    的解決科學(xué)計(jì)算問(wèn)題。 了解詳情 盤(pán)古大模型客戶(hù)案例 與客戶(hù)一起構(gòu)建合作共贏的AI生態(tài)體系，加速AI應(yīng)用落地，華為云向客戶(hù)提供培訓(xùn)、技術(shù)、營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售的全面支持。 美圖 華為云與美圖圍繞影像產(chǎn)品及解決方案設(shè)計(jì)、AIGC創(chuàng)新應(yīng)用等領(lǐng)域深度推進(jìn)合作，打造互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多模態(tài)場(chǎng)景服務(wù)，提供便捷、高效、高質(zhì)的影像創(chuàng)作解決方案。
    來(lái)自：專(zhuān)題
    行作為一個(gè)記錄，列模型數(shù)據(jù)庫(kù)以一列為一個(gè)記錄。（這種模型，數(shù)據(jù)即索引，IO很快，主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫(kù)） 鍵值對(duì)模型：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)“鍵值對(duì)” 文檔類(lèi)模型：以一個(gè)個(gè)文檔來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，有點(diǎn)類(lèi)似“鍵值對(duì)”。 常見(jiàn)非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)： 列模型：Hbase 鍵值對(duì)模型：redis,MemcacheDB
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) OSI 參考模型的層次是什么？ OSI 參考模型的層次是什么？ 時(shí)間：2020-08-10 10:53:21 有 7 個(gè) OSI 層：物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會(huì)話層、表示層和應(yīng)用層。 1、物理層：主要功能是利用物理傳輸介質(zhì)為數(shù)據(jù)鏈路層提供物理連接，
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    接。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以用來(lái)物與物模型、物與應(yīng)用之間、應(yīng)用與應(yīng)用之間來(lái)提升效率。 華為圍繞標(biāo)準(zhǔn)物模型打造了IoT Stage，它讓選擇多樣化，在IoT市場(chǎng)提供了3500+商品，50+嚴(yán)選伙伴，其次組合更加自由，標(biāo)準(zhǔn)物模型，讓?xiě)?yīng)用與設(shè)備之間解耦，可以自由選擇適合自己的設(shè)備，使競(jìng)爭(zhēng)力更強(qiáng)
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    ，分發(fā)任務(wù)； BYNET：在PE和AMP之間傳送消息； AMP：管理數(shù)據(jù)庫(kù)，與磁盤(pán)進(jìn)行交互； Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)特點(diǎn) Shared-nothing MPP架構(gòu)； 線性擴(kuò)展； 靈活的配置； 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)
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