- 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的案例 內(nèi)容精選 換一換
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、精準(zhǔn)推薦等場(chǎng)景。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析、管理效果顯著,節(jié)約50%數(shù)據(jù)處理時(shí)間; 降低開(kāi)發(fā)、運(yùn)維投入,成本下降50%; 解決原有系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢慢或沒(méi)結(jié)果的問(wèn)題。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。來(lái)自:百科來(lái)自:專題
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GaussDB(for Cassandra)在氣象業(yè)中使用的案例 GaussDB(for Cassandra)在氣象業(yè)中使用的案例 時(shí)間:2021-06-17 17:09:10 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Cassandra)在氣象業(yè)中使用的案例如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、來(lái)自:百科通過(guò)遷移案例了解軟件遷移的思路和方法 課程大綱 第1章 加速庫(kù)遷移案例:ShengBTE 第2章 Maven構(gòu)建遷移案例:Nifi 第3章 Python遷移案例:Pandas,OpenCV-Python 第4章 金融行業(yè)伙伴案例 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵來(lái)自:百科
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華為云 函數(shù)工作流 FunctionGraph 是一種基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管服務(wù),在保證高可用性和可擴(kuò)展性的前提下,用戶無(wú)需發(fā)放和管理服務(wù)器,即可運(yùn)行代碼。適用于事件觸發(fā)數(shù)據(jù)處理、Web應(yīng)用程序和后端、AIGC、科學(xué)計(jì)算、渲染等典型場(chǎng)景,助力企業(yè)極簡(jiǎn)的開(kāi)發(fā)部署、極快的自動(dòng)彈性,以及極低的成本消耗。詳情可查閱華為云函數(shù)工作流FunctionGraph來(lái)自:百科
隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步,數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源,構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值,成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新趨勢(shì)和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”,成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析的關(guān)鍵要素。 圖2大數(shù)據(jù)融合分析 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口 以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入來(lái)自:百科
維華為云數(shù)據(jù)庫(kù) 應(yīng)用場(chǎng)景: 面向開(kāi)發(fā)人員 提升開(kāi)發(fā)效率 易用的數(shù)據(jù)庫(kù)客戶端,無(wú)需安裝本地客戶端,優(yōu)質(zhì)的可視化操作體驗(yàn),提供數(shù)據(jù)和表結(jié)構(gòu)的同步、在線編輯,SQL輸入的智能提示等豐富的數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)功能 優(yōu)勢(shì): 快速的SQL輸入 SQL輸入時(shí)的智能化下拉提示 可快速的復(fù)用執(zhí)行過(guò)的SQL歷史記錄來(lái)自:百科
無(wú)需為數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維煩惱。 loT:物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,規(guī)模和可靠性至關(guān)重要。 云數(shù)據(jù)庫(kù)提供了高吞吐量和并發(fā)性,您可以通過(guò)快速的響應(yīng)時(shí)間來(lái)支持大量的連接。因此非常適合要求苛刻的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。 電子商務(wù)應(yīng)用:可為您的電子商務(wù)和移動(dòng)商務(wù)應(yīng)用程序提供可靠且經(jīng)濟(jì)高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),使您的應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)上快速安全地運(yùn)行。來(lái)自:百科
和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè),為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。來(lái)自:百科
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