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的數(shù)據(jù)壓縮算法。在壓縮算法上,相比原生的InfluxDB,重點(diǎn)針對(duì)Float、String、Timestamp這三種數(shù)據(jù)類型進(jìn)行了優(yōu)化和改進(jìn)。 Float數(shù)據(jù)類型: 對(duì)Gorilla壓縮算法進(jìn)行了優(yōu)化,將可以無損轉(zhuǎn)換的數(shù)值轉(zhuǎn)為整數(shù),再根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn),選擇最合適的數(shù)據(jù)壓縮算法。 St來自:專題的數(shù)據(jù)壓縮算法。在壓縮算法上,相比原生的InfluxDB,重點(diǎn)針對(duì)Float、String、Timestamp這三種數(shù)據(jù)類型進(jìn)行了優(yōu)化和改進(jìn)。 Float數(shù)據(jù)類型: 對(duì)Gorilla壓縮算法進(jìn)行了優(yōu)化,將可以無損轉(zhuǎn)換的數(shù)值轉(zhuǎn)為整數(shù),再根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn),選擇最合適的數(shù)據(jù)壓縮算法。 St來自:專題
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計(jì)算獨(dú)立按需擴(kuò)展、擴(kuò)容不遷移數(shù)據(jù),分鐘級(jí)完成集群節(jié)點(diǎn)擴(kuò)縮容。 高壓縮率 列式存儲(chǔ)布局和專用壓縮算法,相比開源版本壓縮率可以提升5~10倍左右。 高查詢性能 多節(jié)點(diǎn)多線程并行查詢,可高效處理高并發(fā)大數(shù)據(jù)量分析任務(wù)。 GeminiDB Influx 接口典型應(yīng)用 GeminiDB Influx 接口應(yīng)用于IoT傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)分析來自:專題GeminiDB Influx 接口最大能支持到多少PB的數(shù)據(jù)? GeminiDB Influx 接口支持的最大數(shù)據(jù)容量請(qǐng)參見數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例規(guī)格中實(shí)例的最大存儲(chǔ)空間。 GeminiDB Influx 接口是否支持Grafana訪問? GeminiDB Influx 接口支持Grafa來自:專題
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云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL目前支持如下引擎: 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for Cassandra) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for Mongo) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for Influx) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for Redis) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for Cassandra)來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自:百科
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