Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
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
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購買
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
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
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
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 銀行數(shù)據(jù)倉庫分層4層模型 內(nèi)容精選 換一換
-
行作為一個(gè)記錄，列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個(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） 鍵值對模型：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)“鍵值對” 文檔類模型：以一個(gè)個(gè)文檔來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，有點(diǎn)類似“鍵值對”。 常見非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫： 列模型：Hbase 鍵值對模型：redis,MemcacheDB來自：百科而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下，每個(gè)設(shè)備都對應(yīng)一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型，它對外提供一致的接口，可以直接對應(yīng)應(yīng)用。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個(gè)帶攝像頭的燈，組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型，既能夠滿足復(fù)雜場景的需要，也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進(jìn)行對接。來自：百科
- 銀行數(shù)據(jù)倉庫分層4層模型 相關(guān)內(nèi)容
-
[ 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來自：百科分析場景。 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 平滑遷移來自：百科
- 銀行數(shù)據(jù)倉庫分層4層模型 更多內(nèi)容
-
![]()
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)。來自：百科![]()
來自：百科![]()
銀行RPA 銀行RPA 華為WeAutomate RPA是一款智能化的軟件，通過模擬并增強(qiáng)人與計(jì)算機(jī)的交互過程，實(shí)現(xiàn)工作流程自動(dòng)化，商品包含軟件License和SNS。 華為WeAutomate RPA是一款智能化的軟件，通過模擬并增強(qiáng)人與計(jì)算機(jī)的交互過程，實(shí)現(xiàn)工作流程自動(dòng)化，商品包含軟件License和SNS。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開發(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開發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 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。 Mod來自：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 數(shù)據(jù)庫設(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)域的開發(fā)者來自：百科![]()
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來自：百科![]()
按照業(yè)務(wù)需求新增碼表及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì) 模型設(shè)計(jì)-關(guān)系建模 基于關(guān)系建模的邏輯模型和物理模型，新建SDI層和DWI層兩個(gè)模型。 基于關(guān)系建模的邏輯模型和物理模型，新建SDI層和DWI層兩個(gè)模型。 模型設(shè)計(jì)-關(guān)系建模 模型設(shè)計(jì)-維度建模 基于維度建模，新建DWR層模型并發(fā)布維度和事實(shí)表；新建DM層并發(fā)布匯總表。來自：專題![]()
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來自：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來自：百科![]()
2014年：華為成功擊敗競爭對手進(jìn)入工商銀行總行下一代EDW(Enterprise Data Warehouse,企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫)聯(lián)合創(chuàng)新項(xiàng)目。 2015年：華為與工商銀行聯(lián)合創(chuàng)新，Gauss OLAP數(shù)據(jù)庫開始在工商銀行上線，逐步替換了友商數(shù)據(jù)倉庫一體機(jī)產(chǎn)品 2016年：華為高斯部啟動(dòng)分布式OLTP數(shù)據(jù)庫的研發(fā)工作來自：專題![]()
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)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對教材的解讀+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。來自：百科![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟： 1、解析 在解析過程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來自：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。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(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)。來自：百科![]()
互管理，如Sensor的打開、關(guān)閉、讀寫、數(shù)據(jù)更新等。 Converged Algorithms：融合算法庫（算法基于具體的業(yè)務(wù)模型），根據(jù)具體業(yè)務(wù)模型，在端側(cè)MCU進(jìn)行算法融合，例如環(huán)境監(jiān)測算法、計(jì)步算法等，從傳統(tǒng)、簡單采集算法升級(jí)到智能算法，應(yīng)用直接調(diào)用，提升傳感數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)精準(zhǔn)度，降低數(shù)據(jù)采集時(shí)延。來自：百科![]()
；支持多技術(shù)棧以及X-as-Code的自動(dòng)化能力。 在高效運(yùn)維方面，針對全?？捎^測能力進(jìn)行了全新升級(jí)，具體表現(xiàn)為按角色分層運(yùn)維、跨層關(guān)聯(lián)分析、分鐘級(jí)定界： 分層分角色觀測，覆蓋業(yè)務(wù)、應(yīng)用、中間件和基礎(chǔ)設(shè)施4層指標(biāo)體系，超1萬+種指標(biāo)類型；按運(yùn)維角色劃分權(quán)限和運(yùn)維視圖，支持跨層分析。來自：百科
看了本文的人還看了
- 數(shù)據(jù)倉庫的分層
- 漫談數(shù)據(jù)倉庫的分層架構(gòu)與演進(jìn)
- 2020-08-12：數(shù)據(jù)倉庫是怎么分層的？
- [hadoop3.x]HDFS之銀行海量轉(zhuǎn)賬數(shù)據(jù)分層案例(八)
- 數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)：星型模型和雪花模型的選擇
- 為什么要做數(shù)倉分層，不做行嗎？
- 光大銀行基于華為云GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)新實(shí)踐
- 數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)模型以及ETL算法
- 大數(shù)據(jù)面試題——數(shù)據(jù)倉庫
- 光大銀行劉淼：基于華為云GaussDB(DWS) 數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)新實(shí)踐
- 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)學(xué)習(xí)與資源_數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)課程_數(shù)據(jù)倉庫視頻教程
- 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) DWS
- 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) DWS入門
- 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) DWS功能
- 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) DWS資源
- 數(shù)智融合計(jì)算服務(wù)
- 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) DWS定價(jià)
- 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出_數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出工具
- 盤古大模型 panguLM
- 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)應(yīng)用場景_數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)客戶案例_GaussDB(DWS)