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- 大數(shù)據(jù)應(yīng)用的案例 內(nèi)容精選 換一換
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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 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)、來自：百科
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通過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)鍵來自：百科、精準(zhǔn)推薦等場景。 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)查詢慢或沒結(jié)果的問題。 華為云 面向未來的智能世界，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，一切皆服務(wù)。來自：百科
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區(qū)域。 GaussDB數(shù)據(jù)庫權(quán)限策略是什么？ 根據(jù)授權(quán)精細(xì)程度分為角色和策略 角色： IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件來自：專題![]()
2019-2020賽季CBA聯(lián)賽開幕賽、季后賽、決賽均采用我司“4KVR直播+多機(jī)位自由實(shí)時(shí)切換+單目6K級采集+局域網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)VR直播”的方案，發(fā)揮VR技術(shù)在近距離大視野的優(yōu)勢，讓用戶在VIP位置完整的觀看CBA比賽。 云市場商品 前往店鋪：銀河威爾科技（北京）有限公司 銀河威爾 5G 3D VR直播服務(wù) G來自：云商店![]()
支持內(nèi)嵌文檔：內(nèi)嵌文檔可以避免join的使用，降低應(yīng)用開發(fā)的復(fù)雜性，靈活的schema支持，方便快速開發(fā)迭代。 輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)峰值壓力：云數(shù)據(jù)庫GaussDB NoSQL兼容MongoDB引擎，基于分片構(gòu)建的集群支持TB級的數(shù)據(jù)需求。 IoT 云數(shù)據(jù)庫GaussDB NoSQL兼容Ca來自：百科![]()
IoT的高并發(fā)寫入的場景。文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)提供二級索引功能滿足動態(tài)查詢的需求，利用兼容MongoDB的map-reduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。優(yōu)勢：1.寫性能：文檔數(shù)據(jù)庫的高性能寫入，基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級的數(shù)據(jù)需求；2.高性能和擴(kuò)展性：對高QPS應(yīng)用有很好的來自：百科![]()
成本，并通過提高現(xiàn)有資源的利用率和重用率來節(jié)省成本。 第二個(gè)是虛擬世界。虛擬世界需要大量的計(jì)算能力。通過云數(shù)據(jù)庫平臺托管虛擬世界的企業(yè)可以根據(jù)當(dāng)前的基礎(chǔ)架構(gòu)利用率靈活分配“域”（域是支持特定人員或特定虛擬世界的虛擬世界的子集。客戶的平均響應(yīng)時(shí)間為角落中的任何區(qū)域）。使企業(yè)能夠充分來自：百科![]()
華為云 函數(shù)工作流 FunctionGraph 是一種基于事件驅(qū)動的函數(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、渲染等典型場景，助力企業(yè)極簡的開發(fā)部署、極快的自動彈性，以及極低的成本消耗。詳情可查閱華為云函數(shù)工作流FunctionGraph來自：百科![]()
應(yīng)實(shí)現(xiàn)資源的集約化利用，最大化發(fā)揮計(jì)算的價(jià)值。Serverless進(jìn)一步優(yōu)化了 云服務(wù) 供給模式，簡化了云上應(yīng)用的構(gòu)建方式，代表了云計(jì)算的重要發(fā)展趨勢。 2024年可信云大會· 云原生 與大模型云服務(wù)分論壇在京成功召開。會上正式發(fā)布了《Serverless應(yīng)用實(shí)踐案例集》。 本案來自：百科![]()
維華為云數(shù)據(jù)庫 應(yīng)用場景： 面向開發(fā)人員 提升開發(fā)效率 易用的數(shù)據(jù)庫客戶端，無需安裝本地客戶端，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)庫開發(fā)功能 優(yōu)勢： 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)行過的SQL歷史記錄來自：百科![]()
無需為數(shù)據(jù)庫運(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)庫提供了高吞吐量和并發(fā)性，您可以通過快速的響應(yīng)時(shí)間來支持大量的連接。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，使您的應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)上快速安全地運(yùn)行。來自：百科![]()
程技術(shù)和應(yīng)用要求 第1部分：代碼大模型》（標(biāo)準(zhǔn)編號AIIA/PG 0110-2023）標(biāo)準(zhǔn)正式發(fā)布。 自2023年啟動標(biāo)準(zhǔn)編制以來，華為云作為通用能力模塊和應(yīng)用成熟度模塊的組長單位，牽頭組織多場研討會并參與編寫代碼大模型標(biāo)準(zhǔn)，為國內(nèi)代碼大模型的發(fā)展貢獻(xiàn)自己的一份力量。 本次榮獲信來自：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，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。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)測性分析的關(guān)鍵要素。 圖2大數(shù)據(jù)融合分析 優(yōu)勢 統(tǒng)一分析入口 以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入來自：百科![]()
庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉庫，建設(shè)滿足未來IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉庫。 客戶痛點(diǎn)： Teradata成本高，一體機(jī)封閉架構(gòu)，技術(shù)無法自主可控;來自：百科![]()
3、直接參與大賽策劃、組織、技術(shù)服務(wù)提供、評審的雇員、專家及其直系親屬不得參加大賽。 4、參加大賽的團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)按要求提供每一個(gè)參賽人員的個(gè)人身份信息（未滿18周歲的參賽者需額外提供監(jiān)護(hù)人身份信息），參賽者應(yīng)當(dāng)保證身份信息的真實(shí)性。大賽組織方承諾個(gè)人信息僅用于賽事數(shù)據(jù)授權(quán)與獎金發(fā)放，對其中所有涉及個(gè)人隱私的內(nèi)容予以保密。來自：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)用場景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡介 為了解決真實(shí)世界中的問題，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)。來自：百科
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