Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
￥0.00
元
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
- mpp轉網(wǎng)絡圖 內容精選 換一換
-
了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中， GaussDB 性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指來自：專題了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中，GaussDB性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指來自：專題
- mpp轉網(wǎng)絡圖 相關內容
-
：純文本區(qū)（text）和表格區(qū)（table），并返回表格結構（row, column）和文本信息。查看詳情 解讀識別結果： ●本章節(jié)通過網(wǎng)絡圖片識別API介紹如何解讀調API返回的JSON格式識別結果。請參照API參考“響應參數(shù)”章節(jié)比對查看。查看詳情 識別結果后處理： ●提取特定字段導入Excel來自：專題來自：專題
- mpp轉網(wǎng)絡圖 更多內容
-
![]()
了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中，GaussDB性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指來自：專題![]()
了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中，GaussDB性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指來自：專題![]()
了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中，GaussDB性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指來自：專題![]()
了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中，GaussDB性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指來自：專題![]()
了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中，GaussDB性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指來自：專題![]()
了5倍。在某大行金融業(yè)務實測中，GaussDB性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指來自：專題![]()
，能夠快速準確識別各種網(wǎng)絡圖片中的不規(guī)則文字，支持手寫文字識別，在復雜字體和復雜背景的情況下仍保持非常高的識別準確率。 通用文字識別 ，能夠快速準確識別各種網(wǎng)絡圖片中的不規(guī)則文字，支持手寫文字識別，在復雜字體和復雜背景的情況下仍保持非常高的識別準確率，對網(wǎng)絡圖片URL圖片或base6來自：其他![]()
字識別服務業(yè)務邏輯，當收到 OBS 上傳圖片通知后，自動調用文字識別 OCR服務進行電子面單識別、網(wǎng)絡圖片識別并將結果存放在OBS桶內。 3. 使用文字識別 OCR，提供電子面單識別和網(wǎng)絡圖片識別。用戶只需要將電子面單圖片或含有收/寄件信息的截圖上傳至OBS桶，即可自動識別提取收/寄來自：解決方案![]()
平臺提供了一個很好的解決樣板！ 平臺生成的爆破成果主要包括爆破網(wǎng)絡圖、爆破參數(shù)表、孔號延時柱狀圖、起爆順序柱狀圖、材料清單等，其中爆破網(wǎng)絡圖及爆破參數(shù)表中主要內容將導入鉆機、炸藥車中，指導實際生產(chǎn)。 1. 爆破網(wǎng)絡圖、爆破參數(shù)表中的炮孔孔號及坐標、設計孔深、炮孔傾角等參數(shù)將導入鉆來自：其他![]()
析Hadoop平臺的數(shù)據(jù)，支持ORC/txt/csv/Parquet等文件格式，提供大數(shù)據(jù)分析能力。 基于Shared-nothing/MPP的對等并行計算模型可以充分利用CPU/IO/Mem等資源，獲得極致的運算性能和線性的可擴展性，從而支持PB級數(shù)據(jù)規(guī)模。 1.兼容標準SQL來自：產(chǎn)品![]()
ms級數(shù)據(jù)查詢 Doris：極致實時性能，高并發(fā)實時數(shù)據(jù)接入與查詢，性能超越傳統(tǒng)MPP ClickHouse：單表支持上萬列，亞秒級響應 StarRocks：高性能分析型 數(shù)據(jù)倉庫 ，使用向量化、MPP架構、CBO、智能物化視圖、可實時更新的列式存儲引擎等技術實現(xiàn)多維、實時、高并發(fā)的數(shù)據(jù)分析來自：產(chǎn)品![]()
思海輝應用最新的大數(shù)據(jù)和MPP技術，構架新一代混搭架構數(shù)據(jù)倉庫平臺，以滿足新環(huán)境下海量數(shù)據(jù)、超高并發(fā)、實時計算、形式多樣的數(shù)據(jù)處理需求。 數(shù)據(jù)倉庫平臺商品可基于混合云服務器進行部署。方案完美兼容客戶既有的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫體系架構，選用主流的Hadoop和MPP產(chǎn)品，為客戶提供一體化混來自：其他![]()
-------------------------------------產(chǎn)品優(yōu)勢亮點1. 極致性能AtomData運用新一代超大規(guī)模的MPP+DAG融合引擎，采用行列混存技術、自動索引、智能優(yōu)化器，支持毫秒/秒級對海量數(shù)據(jù)進行查詢和計算。采用RAFT協(xié)議，支持超大規(guī)模數(shù)據(jù)寫入實來自：其他
看了本文的人還看了