- 大數(shù)據(jù) 治理 內(nèi)容精選 換一換
-
來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 漫談Huawei LiteOS五大內(nèi)核模塊 漫談Huawei LiteOS五大內(nèi)核模塊 時(shí)間:2022-11-08 11:30:55 物聯(lián)網(wǎng) Huawei LiteOS是華為面向IoT領(lǐng)域,構(gòu)建的“統(tǒng)一物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)和中間件軟件平臺(tái)”,以輕量級(jí)(內(nèi)核小于10k來(lái)自:百科
- 大數(shù)據(jù) 治理 相關(guān)內(nèi)容
-
版提供數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)源、運(yùn)維監(jiān)控等模塊,適用于在客戶數(shù)據(jù)完善高可用的前提下構(gòu)建應(yīng)用,能夠滿足數(shù)據(jù)治理類的應(yīng)用需求。啟航版提供數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)大屏、數(shù)據(jù)報(bào)告、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)源、運(yùn)維監(jiān)控等模塊,適用于依賴于基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)治理,需要提供從原始數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)來(lái)自:專題微服務(wù)應(yīng)用接入 ServiceStage微服務(wù)引擎支持主流微服務(wù)框架接入和治理。您可以靈活選擇最適合的微服務(wù)技術(shù),快速開(kāi)發(fā)云應(yīng)用,適應(yīng)復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)需求。 ServiceStage微服務(wù)引擎支持主流微服務(wù)框架接入和治理。您可以靈活選擇最適合的微服務(wù)技術(shù),快速開(kāi)發(fā)云應(yīng)用,適應(yīng)復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)需求。來(lái)自:專題
- 大數(shù)據(jù) 治理 更多內(nèi)容
-
在多表復(fù)雜關(guān)聯(lián)場(chǎng)景,大容量多表復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析組件Doris可以實(shí)現(xiàn)PB級(jí)數(shù)據(jù)亞秒響應(yīng)的。 在多維分析場(chǎng)景,ClickHouse支持亞秒級(jí)大寬表實(shí)時(shí)OLAP,單表支持1萬(wàn)多列,萬(wàn)億行數(shù)據(jù)。 在時(shí)序分析方面,專業(yè)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)IoTDB提供“專、快、易、穩(wěn)、省”能力,壓縮比相較傳統(tǒng)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)壓縮比高達(dá)20多倍。來(lái)自:百科、高效。 大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)開(kāi)放的數(shù)據(jù)格式,幫助客戶快速構(gòu)建面向不同使用者的貼源層-明細(xì)層-匯總層-集市層,結(jié)合大寬表自助式OLAP分析組件,進(jìn)一步解決大數(shù)據(jù)的大表關(guān)聯(lián)問(wèn)題,面向業(yè)務(wù)靈活建模,讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新更加輕量敏捷。 華為云Stack FusionInsight MRS ,云原生 數(shù)據(jù)湖 讓數(shù)據(jù)走上“高速”路來(lái)自:百科當(dāng)業(yè)務(wù)性能不太好的時(shí)候,下面幾個(gè)參數(shù)值需要調(diào)大,否則業(yè)務(wù)會(huì)大量阻塞。業(yè)務(wù)性能不好,通過(guò)調(diào)大參數(shù)能夠保證系統(tǒng)的吞吐量,應(yīng)對(duì)突發(fā)流量來(lái)臨時(shí)帶來(lái)的業(yè)務(wù)失敗。不過(guò)這個(gè)是以犧牲用戶體驗(yàn)為代價(jià)的。 點(diǎn)擊此處前往配置線程池參數(shù)詳情→ Java Chassis應(yīng)用托管合理規(guī)劃服務(wù)治理 推薦使用ServiceStage部署Java來(lái)自:專題I感知來(lái)替代,而且準(zhǔn)確性還能提升。城市治理中的事項(xiàng)類別非常多,但很多事件的數(shù)據(jù)量很少,用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng),準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù),可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問(wèn)題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過(guò)圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚來(lái)自:百科部門的高效協(xié)同。 每逢大促,聰明的商家都會(huì)在商品名稱前加上“現(xiàn)貨秒發(fā)”幾個(gè)字,來(lái)強(qiáng)調(diào)現(xiàn)貨優(yōu)勢(shì)。的確,對(duì)于電商企業(yè)來(lái)說(shuō),備好充足的現(xiàn)貨,是迎戰(zhàn)大促最基本的操作。 壓力來(lái)到采購(gòu)部門這邊,大促期間庫(kù)存數(shù)據(jù)變化大,怎樣保證采購(gòu)在做備貨計(jì)劃時(shí),參考的庫(kù)存數(shù)據(jù)是最新數(shù)據(jù)? 基于石墨文檔支持多來(lái)自:云商店華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——開(kāi)放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺(jué)感知 大V講堂——開(kāi)放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺(jué)感知 時(shí)間:2020-12-16 16:01:11 現(xiàn)有機(jī)器視覺(jué)學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型,在行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景變換時(shí),容易導(dǎo)致系統(tǒng)來(lái)自:百科快速提升數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多行業(yè)支持 覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。 領(lǐng)域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時(shí)空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備/資源等八大類數(shù)據(jù)以及相互之間關(guān)系的行業(yè)領(lǐng)域模型。 快速應(yīng)用行業(yè)庫(kù) 支持快速應(yīng)用的行業(yè)主題庫(kù)、行業(yè)算法庫(kù)、行業(yè)指標(biāo)庫(kù)。來(lái)自:百科能力要求》,華為云ROMA Connect完成了數(shù)據(jù)、消息、服務(wù)、設(shè)備四大集成場(chǎng)景評(píng)估,獲得最高級(jí)優(yōu)秀級(jí)能力認(rèn)證?!镀髽I(yè)級(jí)集成平臺(tái)技術(shù)能力要求》由中國(guó)信通院牽頭,聯(lián)合產(chǎn)業(yè)內(nèi)多家企業(yè)、專家共同研討制定的標(biāo)準(zhǔn),用于衡量企業(yè)將繁瑣的數(shù)據(jù)、消息、服務(wù)、設(shè)備集成任務(wù)簡(jiǎn)化為一站式服務(wù)的程度,規(guī)定來(lái)自:百科