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    來自:百科
    華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)應用場景-實時數據分析 GaussDB(DWS)應用場景-實時數據分析 時間:2021-06-17 14:58:31 數據庫 GaussDB(DWS)在實時數據分析的應用如下圖所示。分析過程有如下的特點: 流式數據實時入庫:IoT、互聯(lián)
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    華為云計算 云知識 物聯(lián)網數據特點及數據分析面臨的關鍵挑戰(zhàn) 物聯(lián)網數據特點及數據分析面臨的關鍵挑戰(zhàn) 時間:2021-03-12 14:24:13 物聯(lián)網 大數據分析 云計算 物聯(lián)網數據特點及數據分析面臨的關鍵挑戰(zhàn)在于: 降低存儲成本 提升處理效率管理數據質量充分數據挖掘如何通過數
    來自:百科
    基于 圖引擎服務 的知識圖譜,融合各種異構異質數據,可以支持更大的規(guī)模以及更高的性能。 金融風控應用 金融風控應用 圖引擎 服務通過個人信息、個人與對應聯(lián)系人關系數據分析,可以幫助金融企業(yè)識別欺詐性借貸行為,規(guī)避惡意借貸風險。 圖引擎服務產品優(yōu)勢 豐富的領域算法 HOT 圖引擎服務支持PageRank,k
    來自:專題
    全國(包含港澳)高等院校、專業(yè)研究機構、數據分析公司等專業(yè)對象 【組隊要求】 選手可組隊參賽,賽隊人數1-10人;組隊操作請見【華為云大賽平臺-組隊操作詳情】 【賽題說明】 數據分析賽包括“交通流量預測”、“鹽田港貨柜車到港預測”、“高光譜視頻水質分析”3個子賽題。由于數據分析賽涉及人工智能算法集成
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    管理數據質量:建立一套可靠的數據質量評估體系,并對質量差的數據進行合適的處理(糾偏,忽略等) 一站式物聯(lián)網數據分析服務——IoTA 華為云推出以資產模型為驅動的一站式物聯(lián)網數據分析服務——IoTA,基于物聯(lián)網資產模型,整合大數據分析領域的最佳實踐,實現物聯(lián)網數據集成、清洗、存儲、分析、可視化,為開發(fā)者打造一站
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    華為云計算 云知識 函數工作流應用場景 函數工作流應用場景 時間:2020-09-22 10:54:33 函數工作流應用場景,如實時文件處理、實時數據流處理、Web移動應用后端和人工智能場景。 實時文件處理 客戶端上傳文件到 OBS ,觸發(fā)FunctionGraph函數,在上傳數據后
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    名稱 類型 必選 描述 name string 否 工作流的名稱。 created_at string 否 系統(tǒng)記錄的創(chuàng)建工作流模板的時間。 graph_urn string 否 工作流的URN。 id string 否 工作流ID 返回碼: 400 請求參數錯誤 名稱 類型 必選
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    使用函數工作流資源成本降低70% 使用函數工作流資源成本降低70% 華為MetaERP資產核算系統(tǒng)使用華為云函數工作流FunctionGraph(基于元戎內核)微服務serverless化解決方案,實現了復雜企業(yè)應用MetaSaaS Serverless化,成本節(jié)約70% 華為M
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    一文讀懂華為云IoT數據分析服務 一文讀懂華為云IoT數據分析服務 時間:2022-09-27 16:31:19 物聯(lián)網 智能制造 華為云針對物聯(lián)網領域業(yè)務提供了一系列專業(yè)的云服務,如設備接入、IoT數據分析服務等;其中IoT數據分析服務是專為IoT數據分析業(yè)務場景特征做了深度優(yōu)
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    增強分析型敏捷BI平臺 自助化數據分析 商品具有數據分析自助化的特點,能夠自動識別潛在關系,使得數據分析更加精準和高效。同時,對于大規(guī)模數據,也能輕松處理,滿足萬億級計算的需求。 商品具有數據分析自助化的特點,能夠自動識別潛在關系,使得數據分析更加精準和高效。同時,對于大規(guī)模數
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    (流計算)、Flink(流計算),滿足多種大數據應用場景,將數據進行結構和邏輯的轉換,轉化成滿足業(yè)務目標的數據模型。 數據呈現調度 用于數據分析結果的呈現,并與 數據治理中心 DataArts Studio集成,提供一站式的大數據協(xié)同開發(fā)平臺,幫助用戶輕松完成數據建模、數據集成、腳本
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    華為云計算 云知識 常用Kubernetes工作負載的概念與區(qū)分 常用Kubernetes工作負載的概念與區(qū)分 時間:2021-07-01 10:04:10 常用的Kubernetes工作負載有Deployment、Job/Cronjob、DaemonSet。它們的概念與區(qū)分見下表:
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    數據庫管理的工作范圍有哪些 數據庫管理的工作范圍有哪些 時間:2021-07-01 11:15:12 數據庫管理 數據庫 數據庫備份 數據庫安全 服務 數據庫管理的工作范圍主要有對象管理、安全管理、備份恢復管理、性能管理及數據庫環(huán)境管理幾個內容。 1.數據庫對象管理 物理設計工作; 物理實現工作。
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    0白皮書》 對于員工而言,提升工作效率,避免重復勞動,遠離扯皮,讓自己的時間和關注重心都放在思考、創(chuàng)新等有意義的,可以幫助自我成長的工作上非常重要。 ● 幫助員工智能工作,提高效率和能動性:數字化企業(yè)可以為全員配備虛擬工作助手。工作的輕重緩急將由智能工作助手來安排,還會主動提醒日程
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    包括:1. 提高工作效率:RPA+AI可以自動執(zhí)行大量繁瑣、重復度高的工作,減少人工操作的時間和錯誤率,提高工作效率。2. 降低成本:通過使用RPA+AI技術,企業(yè)可以減少人力資源的投入,降低運營成本。3. 提升數據準確性:RPA+AI可以準確地執(zhí)行規(guī)則明確的工作,避免人為因素導致的錯誤,提高數據的準確性。4
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    華為云計算 云知識 常見的性能優(yōu)化工作的場景有哪些 常見的性能優(yōu)化工作的場景有哪些 時間:2021-07-01 15:56:15 數據庫管理 數據庫 應用性能管理 性能優(yōu)化工作的一些場景: 1.上線優(yōu)化或未達到性能期望的性能優(yōu)化; 2.響應速度逐漸變慢的系統(tǒng)優(yōu)化; 3.系統(tǒng)運行過程中突然變慢的系統(tǒng)優(yōu)化(應急處理);
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