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    數(shù)據(jù)調(diào)研 基于現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)現(xiàn)狀進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)查、需求梳理、業(yè)務(wù)調(diào)研,輸出企業(yè)業(yè)務(wù)流程以及數(shù)據(jù)主題劃分。 主題設(shè)計 通過分層架構(gòu)表達(dá)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(wù)領(lǐng)域和業(yè)務(wù)對象的關(guān)聯(lián)關(guān)系。 主題域分組 基于業(yè)務(wù)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(wù)對象。
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    云知識 用友NC智能制造解決方案 用友NC智能制造解決方案 時間:2021-03-17 10:43:37 數(shù)字化辦公 用友NC智能制造解決方案由智能決策、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)、智慧管理、智能工廠、基礎(chǔ)平臺五個層面構(gòu)成,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈集成、價值鏈集成與縱向集成。 用友NC智能制造解決方案優(yōu)勢 -第一
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  • ModelArts是一個一站式的 AI開發(fā)平臺 ,提供數(shù)據(jù)預(yù)處理,半自動化數(shù)據(jù)標(biāo)注,分布式訓(xùn)練,模型自動構(gòu)建,模型部署等功能。 汽車行業(yè)解決方案 “中國制造2025”將節(jié)能與新能源汽車作為重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域,明確了支持電動汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展,掌握汽車低碳化、信息化、智能化核心技術(shù),推動汽車新一輪技術(shù)變
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    華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間:2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的邏輯模型設(shè)計階段,有以下這些重要的基本概念: 1. 實體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標(biāo)識。 3. 只有存在外
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    華為云計算 云知識 模型訓(xùn)練與平臺部署(Mindspore-TF) 模型訓(xùn)練與平臺部署(Mindspore-TF) 時間: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
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    華為云計算 云知識 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)實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr
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    數(shù)據(jù)組件,支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖 MRS (MapReduce Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。
    來自:專題
    析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
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    華為云計算 云知識 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
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    [ 免費(fèi)體驗中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗產(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)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(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)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例
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    華為云計算 云知識 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+實戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。
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    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
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    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)行推理計算,這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。
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    華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 時間:2020-12-01 14:59:14 本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(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)。
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    本課程聚焦介紹華為云工業(yè) 物聯(lián)網(wǎng)平臺 的概念、定位、價值、典型行業(yè)應(yīng)用場景,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的時序分析、時序洞察、物實例時序探索等具體功能介紹,軟件安裝部署、調(diào)配測試、物模型分析設(shè)計、創(chuàng)建維護(hù)等實操。 本課程聚焦介紹華為云工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的概念、定位、價值、典型行業(yè)應(yīng)用場景,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的時序分析、時序
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    云市場直播間 AR遠(yuǎn)程協(xié)作,推動智造新升級 專家面對面,異地視角共享,AR遠(yuǎn)程協(xié)作如何開啟制造行業(yè)“任意門”?來華為云云市場直播間,聽亮風(fēng)臺市場總監(jiān)洪雁菲帶來《AR遠(yuǎn)程協(xié)作,推動智造新升級》主題分享,聊聊制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“制勝秘籍”! 了解詳情 云市場免費(fèi)試用中心 0元體驗 最新文章
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    桶是是 OBS 中存儲對象的容器。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(DWS):數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service)是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫,提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI
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    e(批處理)、Tez(DAG模型)、Spark(內(nèi)存計算)、SparkStreaming(微批流計算)、Storm(流計算)、Flink(流計算),滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景,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。 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析,用
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    制造業(yè)主題制造主題庫定義了覆蓋離散制造企業(yè)運(yùn)營全場景的研發(fā)、采購、生產(chǎn)、銷售、人力、財務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施等各大主題域,提供一套離散制造行業(yè)通用的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型。幫助制造企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)字化運(yùn)營平臺,為企業(yè)各層次用戶提供統(tǒng)一的服務(wù),提升數(shù)據(jù)共享與流轉(zhuǎn)能力, 使能各類業(yè)務(wù)進(jìn)行前瞻性預(yù)測,快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求及智慧應(yīng)用創(chuàng)新。
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