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    云享讀書會《數(shù)據(jù)倉庫工具箱》 時(shí)間:2020-12-08 15:18:00 華為云·云享讀書會系列活動,每期會選取一本技術(shù)相關(guān)的暢銷書籍,邀請?jiān)髡?業(yè)內(nèi)咖提煉書籍精華、分享領(lǐng)讀視頻,幫助大家快速積累專業(yè)知識。本期領(lǐng)讀書籍為《數(shù)據(jù)倉庫工具箱:維度建模權(quán)威指南》,特邀華為數(shù)據(jù)倉庫資深專家張劍博士
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    C(Intelligent Operation Center 智慧運(yùn)營中心)屏,統(tǒng)一掌握數(shù)據(jù),全方位把控運(yùn)行狀態(tài),能夠更好的輔助“一站式”管理決策、平穩(wěn)前進(jìn)。 而伴隨著城市治理場景化的推進(jìn),以IOC屏為主的場景已無法滿足現(xiàn)今的需求+問題。 一、移動端隨身行——“領(lǐng)導(dǎo)在哪里,駕駛艙就在哪里”
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    高效的管理,無法保障食品安全,很難追溯責(zé)任主體。金融機(jī)構(gòu)在為養(yǎng)殖個(gè)體投保及貸款后,監(jiān)管薄弱,無法掌握畜牧資產(chǎn)情況,存在人工監(jiān)管效率低,成本,數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確等問題。針對養(yǎng)殖個(gè)體,由于牧民養(yǎng)殖方法原始,因此存在牲畜被盜或丟失,患病無法及時(shí)醫(yī)治、近親繁殖等問題。為滿足肉蛋奶消費(fèi)、促進(jìn)農(nóng)民
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    華為云計(jì)算 云知識 KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時(shí)間:2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡介: 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級增長,以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模
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    Loader通過MapReduce作業(yè)實(shí)現(xiàn)并行的導(dǎo)入或者導(dǎo)出作業(yè)任務(wù),不同類型的導(dǎo)入導(dǎo)出作業(yè)可能只包含Map階段或者同時(shí)Map和Reduce階段。 Loader同時(shí)利用MapReduce實(shí)現(xiàn)容錯(cuò),在作業(yè)任務(wù)執(zhí)行失敗時(shí),可以重新調(diào)度。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HBase 在MapReduce作業(yè)的Map階段中從外部數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)。
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