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  • 運營商數(shù)據(jù)倉庫十大主題模型 內(nèi)容精選 換一換
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    是一種基于發(fā)布/訂閱模型的通信協(xié)議。在發(fā)布/訂閱模型模型中,我們需要一個代理服務器(通常稱之為Broker),所有客戶端都需要和服務器建立連接,然后進行訂閱和發(fā)布。若某個客戶端發(fā)布了其他客戶端已訂閱的主題(MQTT協(xié)議中稱之為topic),服務器就會將這個主題轉發(fā)給所有已訂閱的客
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    來自:專題
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點 時間:2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫 概念模型是高層次的抽象模型,獨立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,不會受到任何數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品特性的約束和限制。概念模型的主要特點: 能真實、充分地反映現(xiàn)實世界,包括事物和事物之間的聯(lián)系,是現(xiàn)實世界的真實模型;
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    來自:專題
    運營商指標統(tǒng)計分布:展示不同指標在各運營商的分布。 運營商指標統(tǒng)計詳情:展示按運營商統(tǒng)計的流量、峰值帶寬和請求數(shù)量。單擊運營商指標統(tǒng)計詳情列表中的“流量”、“峰值帶寬”和“請求數(shù)量”可按升序或降序排序查看相應數(shù)據(jù)。 區(qū)域用量 流量:展示查詢域名在不同國家及地區(qū)、不同運營商的流量使用情況。 峰值
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    智能等核心技術的快速發(fā)展,AI怎么賦能教育呢?3月18日,華為云邀請知途教育專家,為大家分享了《AI賦能未來,人才培養(yǎng)如何滿足發(fā)展需求》的主題直播。下面我們來梳理一下直播的重點內(nèi)容。 一、政策加碼:國家政策推進 人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)與發(fā)展 國家頒布一系列政策,大力推進大數(shù)據(jù)、云計
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫關系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫關系模型里的碼是什么 時間:2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫 碼是關系模式中的一個重要概念,有些材料也稱為鍵,或者鍵碼。 設K為R中的屬性或屬性組合,如果U對于K完全函數(shù)依賴,則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一
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    云知識 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時間:2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導。 步驟: 準備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務
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    云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間:2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。
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    為什么要使用數(shù)據(jù)倉庫? 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關聯(lián)和聚合等分析場景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關聯(lián)的復雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫,通過某個數(shù)據(jù)轉換(ETL)的過程,業(yè)務運營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計
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    、函數(shù)、 函數(shù)工作流 及URL地址。 主題作為消息的集合,是一個邏輯訪問點和通信渠道,擁有唯一的主題名稱。主題創(chuàng)建者可以設置主題策略,授權其他云服務或者用戶操作該主題,例如查詢主題訂閱者列表、發(fā)布消息等。 消息通知 服務 SMN 消息通知服務(Simple Message Notifi
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    實戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 時間:2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世,零基礎AI開發(fā)人員的福音。學習本課程,帶你了解AI模型訓練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構建出自己專屬的AI模型。 課程簡介
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    基于現(xiàn)有業(yè)務數(shù)據(jù)、行業(yè)現(xiàn)狀進行數(shù)據(jù)調(diào)查、需求梳理、業(yè)務調(diào)研,輸出企業(yè)業(yè)務流程以及數(shù)據(jù)主題劃分。 主題設計 通過分層架構表達對數(shù)據(jù)的分類和定義,幫助厘清數(shù)據(jù)資產(chǎn),明確業(yè)務領域和業(yè)務對象的關聯(lián)關系。 主題域分組 基于業(yè)務場景對主題域分組。 主題域 互不重疊數(shù)據(jù)的高層面的數(shù)據(jù)分類,用于管理其下一級的業(yè)務對象。
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