- 大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘 內(nèi)容精選 換一換
-
人機(jī)協(xié)作”是未來趨勢(shì),讓機(jī)器人做它能做的,讓人做更有價(jià)值的。通過提升業(yè)務(wù)流程效率助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 訪問店鋪 大掌柜RPA實(shí)施服務(wù) 大掌柜為客戶提供基于RPA+AI大模型的業(yè)務(wù)流程咨詢、定制開發(fā)與實(shí)施、專業(yè)培訓(xùn)等服務(wù),助力企業(yè)降本增效,實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 訪問店鋪 銀行卡實(shí)名認(rèn)證-銀行卡四要素驗(yàn)證來自:專題對(duì)某個(gè)key-value的列表進(jìn)行降序顯示。當(dāng)操作和查詢并發(fā)大的時(shí)候,使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫就會(huì)遇到性能瓶頸,造成較大的時(shí)延。 使用分布式緩存服務(wù)(D CS )的Redis版本,可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)商品熱銷排行榜的功能。它的優(yōu)勢(shì)在于: 數(shù)據(jù)保存在緩存中,讀寫速度非???。 提供字符串(String)、來自:專題
- 大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘 相關(guān)內(nèi)容
-
縮圖片的大小,以便降低圖片識(shí)別時(shí)間。推薦上傳JPG圖片格式。 根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),一般建議證件類的小圖(文字少)在1M以下,A4紙大小的密集文檔大圖在2M以下。 表格 OCR 服務(wù)如何提高識(shí)別精度 1、盡量使用文字清晰度高、無反光的圖片。進(jìn)行圖片采集時(shí),盡量提高待識(shí)別文字區(qū)域占比,減少無關(guān)來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái)) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái)) 時(shí)間:2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái))對(duì)數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對(duì)象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計(jì)算等處理,形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù),具有多角度、多層次、多粒度等特征,支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來自:百科
- 大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘 更多內(nèi)容
-
云知識(shí) 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 時(shí)間:2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索( DLI )中數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同,它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元,賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中,表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間:2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉庫 DWS將 OBS 上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表,從而利用數(shù)據(jù)庫SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉庫 SQL On OBS,冷熱數(shù)據(jù)分離,歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來自:百科融合分析業(yè)務(wù),一體化OLAP分析場(chǎng)景。主要應(yīng)用于金融、政企、電商、能源等領(lǐng)域。 性價(jià)比高,使用場(chǎng)景廣泛。 支持冷熱數(shù)據(jù)分析,存儲(chǔ)、計(jì)算彈性伸縮,無限算力、無限容量等。 支持海量數(shù)據(jù)離線處理和交互查詢,數(shù)據(jù)規(guī)模大、復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘具有很好的性能優(yōu)勢(shì)。 IoT數(shù)倉 應(yīng)用性能監(jiān)控及物聯(lián)網(wǎng)IoT等實(shí)時(shí)分析場(chǎng)景。主要應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測(cè)、自動(dòng)駕駛、系統(tǒng)監(jiān)控等行業(yè)。來自:專題本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 搭建到智能算法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 元數(shù)據(jù) 元數(shù)據(jù) 時(shí)間:2020-12-24 10:31:31 元數(shù)據(jù)(Metadata)是用來定義數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)。主要是描述數(shù)據(jù)自身信息,包含源、大小、格式或其它數(shù)據(jù)特征。數(shù)據(jù)庫字段中,元數(shù)據(jù)用于詮釋數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容。數(shù)據(jù)湖探索(DLI)創(chuàng)建表時(shí),會(huì)定義元數(shù)據(jù),由列名、類型、列描述三列組成。來自:百科云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 時(shí)間:2021-05-20 15:35:05 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)是描述事務(wù)的符號(hào)記錄,可以是數(shù)字,也可以是文字、圖形、圖像、音頻、視頻等,有多種表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)庫是存放數(shù)據(jù)的倉庫,是大量數(shù)據(jù)的集合。 存放在數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點(diǎn)來自:百科密。 在數(shù)據(jù)管理平臺(tái)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 1.登錄ModelArts管理控制臺(tái),選擇數(shù)據(jù)管理>數(shù)據(jù)集。 2.單擊創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 3.選擇數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)來源以及導(dǎo)入路徑。 4.單擊提交,完成數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建。 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時(shí)的數(shù)據(jù)接入: 1.從OBS導(dǎo)入數(shù)據(jù),創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 2.從本地上傳數(shù)據(jù),創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。來自:專題HiBot產(chǎn)品主要包含設(shè)計(jì)平臺(tái)、執(zhí)行平臺(tái)、控制平臺(tái)、賦能平臺(tái)四大模塊,為機(jī)器人的生產(chǎn)、執(zhí)行、分配、智能化提供相應(yīng)的 工具和平臺(tái)。 訪問店鋪 RPA辦公自動(dòng)化 RPA機(jī)器人HiBot軟件配套服務(wù)精選內(nèi)容推薦 數(shù)據(jù)庫安全防護(hù)手段有哪些_數(shù)據(jù)庫常見的安全問題有哪些 點(diǎn)播流量費(fèi)怎么計(jì)算_ 視頻點(diǎn)播 費(fèi)用_視頻點(diǎn)播服務(wù)來自:專題數(shù)據(jù)庫安全審計(jì)采用旁路部署,獲取訪問數(shù)據(jù)庫流量、將流量數(shù)據(jù)上傳到審計(jì)系統(tǒng)、接收審計(jì)系統(tǒng)配置命令和上報(bào)數(shù)據(jù)庫狀態(tài)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)RDS關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的安全審計(jì) 審計(jì)ECS自建數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫端部署數(shù)據(jù)庫安全審計(jì)Agent,獲取訪問數(shù)據(jù)庫流量、將流量數(shù)據(jù)上傳到審計(jì)系統(tǒng)、接收審計(jì)系統(tǒng)配置命令和上報(bào)數(shù)據(jù)庫狀態(tài)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)自建數(shù)據(jù)庫的安全審計(jì)來自:專題數(shù)據(jù)架構(gòu)產(chǎn)品功能 數(shù)據(jù)架構(gòu):數(shù)據(jù)建??梢暬⒆詣?dòng)化、智能化 數(shù)據(jù)架構(gòu):數(shù)據(jù)建??梢暬?、自動(dòng)化、智能化 DataArts Studio 數(shù)據(jù)架構(gòu)踐行數(shù)據(jù)治理方法論,將數(shù)據(jù)治理行為可視化,打通數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層到匯總層、集市層的數(shù)據(jù)處理鏈路,落地數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn),通過關(guān)系建模、維度建模實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,通過來自:專題云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL數(shù)據(jù)恢復(fù) 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL數(shù)據(jù)恢復(fù) 云數(shù)據(jù)庫RDS是一種基于 云計(jì)算平臺(tái) 的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫服務(wù)。云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL在實(shí)例被誤刪除或數(shù)據(jù)故障、損壞的情況下,如何通過備份來恢復(fù)數(shù)據(jù)? 云數(shù)據(jù)庫來自:專題學(xué)校的得分率進(jìn)行監(jiān)控 市綜合質(zhì)量監(jiān)測(cè)大屏 區(qū)縣綜合質(zhì)量檢測(cè)大屏 學(xué)校綜合質(zhì)量檢測(cè)大屏 4) 校園疫情監(jiān)控大屏 將區(qū)域內(nèi)各個(gè)學(xué)校疫情發(fā)病人數(shù)、治愈人數(shù)、影響班級(jí)等數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)展現(xiàn),對(duì)疫情管控進(jìn)行實(shí)時(shí)管控,并根據(jù)數(shù)據(jù)做出決策。 通過對(duì)各個(gè)學(xué)校疫情數(shù)據(jù)的上報(bào)采集,實(shí)時(shí)展示疫情的隔離、治愈、來自:云商店
- 數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法
- 數(shù)據(jù)挖掘十大算法--Apriori算法
- 數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域十大經(jīng)典算法初探
- 數(shù)據(jù)挖掘十大算法--K-均值聚類算法
- 數(shù)據(jù)挖掘十大算法----EM算法(最大期望算法)
- 【數(shù)據(jù)挖掘】數(shù)據(jù)挖掘總結(jié) ( 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概念 ) ★★
- 【數(shù)據(jù)挖掘】數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介 ( 6 個(gè)常用功能 | 數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果判斷 | 數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)框架 | 數(shù)據(jù)挖掘分類 )
- 【數(shù)據(jù)挖掘】數(shù)據(jù)挖掘總結(jié) ( 數(shù)據(jù)挖掘特點(diǎn) | 數(shù)據(jù)挖掘組件化思想 | 決策樹模型 ) ★
- 數(shù)據(jù)挖掘
- 【數(shù)據(jù)挖掘】數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介 ( 數(shù)據(jù)挖掘引入 | KDD 流程 | 數(shù)據(jù)源要求 | 技術(shù)特點(diǎn) )