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- 大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理方法 內(nèi)容精選 換一換
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云知識 確定實體和屬性的方法 確定實體和屬性的方法 時間：2021-06-02 14:29:34 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫邏輯模型建設(shè)中，確定實體和屬性的方法： 定義實體的主鍵（PK）； 定義部分非鍵屬性（Non-Key Attribute）； 定義非唯一屬性組； 添加相應(yīng)的注釋內(nèi)容。 文中課程來自：百科??????????華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫安全基礎(chǔ) HCIA- GaussDB 系列課程。數(shù)據(jù)庫作為核心的基礎(chǔ)軟件，在我們的系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)的最末端，它是查詢和存儲數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地的承載者，而當(dāng)今社會最值錢的又是擁有大量的數(shù)據(jù)，因此其數(shù)據(jù)庫安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章來自：百科
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華為云計算 云知識 常見的備份方式分類方法 常見的備份方式分類方法 時間：2021-07-01 13:43:57 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 備份方式可主要根據(jù)數(shù)據(jù)集合的范圍、是否停用數(shù)據(jù)庫及備份內(nèi)容進行分類。 1.根據(jù)備份的數(shù)據(jù)集合的范圍： 全量備份 差異備份 增量備份來自：百科，從而適用于不同的業(yè)務(wù)場景、播放終端及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。 轉(zhuǎn)碼功能可以幫助您處理如下問題： 適配不同播放終端：您可以將原始音視頻轉(zhuǎn)碼為更適應(yīng)于各終端播放的格式，如MP4格式適用于網(wǎng)站播放的場景。 適配不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境：您可以根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)帶寬設(shè)置轉(zhuǎn)碼輸出的碼率，以適應(yīng)不同的網(wǎng)絡(luò)播放環(huán)境。 降低分發(fā)成本：支持壓縮率更高的H來自：專題
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算資源，是普通物理機配置效率的4倍以上。成本更低、效率更高。 了解詳情 最新文章 【精選企業(yè)應(yīng)用】全民戰(zhàn)疫時期，企業(yè)遠(yuǎn)程辦公如何更高效？ 華為云聯(lián)合歐電云打造新時代數(shù)字化轉(zhuǎn)型的利器 2022第二屆華為大學(xué)生電力電子創(chuàng)新大賽 數(shù)字冰雹IOC可視化平臺的業(yè)務(wù)功能 藍斯智慧交通云平臺有哪些亮點來自：云商店![]()
華為云云原生黃金課程01：云原生開學(xué)“第一課” 《云原生王者之路集訓(xùn)營》是華為云云原生團隊精心打磨的云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開課，分為黃金、鉆石、王者三個階段，幫助廣大技術(shù)愛好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程的第一課，由華為云CNCF的官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會貢獻者，Kubernetes社區(qū)Maintai來自：百科![]()
??????????華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫開發(fā)環(huán)境 HCIA-GaussDB系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開發(fā)和使用GaussDB數(shù)據(jù)庫。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學(xué)習(xí)和查看來自：百科![]()
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文件，進行安裝，出現(xiàn)如下圖界面： 此處會提示用戶指定產(chǎn)品安裝目錄，如果指定的安裝路徑不存在，會自動創(chuàng)建相關(guān)路徑。安裝路徑力求簡單易于維護，不要使用漢字、空格和操作系統(tǒng)限制的特殊符號，如果產(chǎn)品安裝路徑不可用或磁盤空間不足，會導(dǎo)致安裝失敗。選擇正確的安裝路徑后，點擊安裝。安裝完成 100%后，點擊下一步。來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 E-R方法中的聯(lián)系 E-R方法中的聯(lián)系 時間：2021-06-02 10:17:41 數(shù)據(jù)庫 大多數(shù)場合下面，數(shù)據(jù)模型里面關(guān)心的是實體之間的聯(lián)系。E-R方法中，用“聯(lián)系”描述實體內(nèi)部以及實體之間的聯(lián)系。在概念模型中一般使用菱形框表示聯(lián)系。 文中課程 更多精彩課來自：百科![]()
for MySQL元數(shù)據(jù)鎖MDL導(dǎo)致無法操作數(shù)據(jù)庫的解決方法 RDS for MySQL元數(shù)據(jù)鎖MDL導(dǎo)致無法操作數(shù)據(jù)庫的解決方法 時間：2020-09-01 18:51:54 數(shù)據(jù)庫 MetaData Lock即元數(shù)據(jù)鎖，MetaData Lock主要為了保證元數(shù)據(jù)的一致性，用于處理來自：百科![]()
必要的數(shù)據(jù)安全訪問控制，同時對數(shù)據(jù)相應(yīng)的CRUD活動均需產(chǎn)生日志以完成安全審計。 主數(shù)據(jù) 主數(shù)據(jù)管理是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)落地和提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段，是企業(yè)級數(shù)據(jù)治理的重要范疇，其目標(biāo)在于保證在企業(yè)范圍內(nèi)重要業(yè)務(wù)實體數(shù)據(jù)的一致(定義和實際物理數(shù)據(jù)的一致)。主數(shù)據(jù)管理首先進行企業(yè)主數(shù)據(jù)的識別來自：專題![]()
本教程介紹了計算機視覺發(fā)展的重要里程碑-傳統(tǒng)方法（如視覺詞袋模型）；傳統(tǒng)方法的三個步驟及其思想對未來的深遠(yuǎn)影響；圖像級編碼信息用于不同的視覺任務(wù)并與各種學(xué)習(xí)算法結(jié)合。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解傳統(tǒng)方法（如視覺詞袋模型）及其三個步驟。 2、了解圖像級編碼信息可以用于不同的視覺任務(wù)并與各種學(xué)習(xí)算法結(jié)合。來自：百科![]()
aylog的全部軟件均屬于noarch。 參考資料 Graylog官網(wǎng)https://www.graylog.org/ Graylog軟件包https://packages.graylog2.org 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)鍵是以云原來自：百科![]()
E-R方法中的實體和實例 E-R方法中的實體和實例 時間：2021-06-02 10:14:00 數(shù)據(jù)庫 E-R方法中，實體指具有公共性質(zhì)并且可以相互區(qū)分的現(xiàn)實世界對象的集合，例如：老師，學(xué)生，課程都是實體。實體中每個具體的記錄值，如學(xué)生實體中每個具體的學(xué)生，稱之為實體的一個實例。來自：百科![]()
MySQL磁盤擴容場景說明 隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的增加，原來申請的數(shù)據(jù)庫磁盤容量可能會不足，需要為云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL實例進行擴容。實例擴容的同時備份空間也會隨之?dāng)U大。 當(dāng)實例處于“磁盤空間滿”狀態(tài)時，需擴容至磁盤空間使用率小于85%才可使實例處于可用狀態(tài)，使數(shù)據(jù)庫恢復(fù)正常的寫入操作。 舉個例子，當(dāng)前云數(shù)據(jù)庫RDS來自：專題![]()
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)價值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(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![]()
華為云計算 云知識 新奧爾良方法的四個階段 新奧爾良方法的四個階段 時間：2021-06-02 09:46:39 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的新奧爾良(New Orleans)方法的四個階段分別是： 1. 需求分析階段：分析用戶需求 2. 概念設(shè)計階段：信息分析和定義 3. 邏輯設(shè)計階段：依據(jù)實體聯(lián)系進行設(shè)計來自：百科![]()
云知識 云監(jiān)控服務(wù) 支持的聚合方法有哪些 云監(jiān)控 服務(wù)支持的聚合方法有哪些 時間：2021-07-01 16:16:25 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有以下五種： 平均值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的平均值。 最大值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最大值。 最小值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最小值。 求和值：聚合周期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)的求和值。來自：百科
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