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n(高級(jí)) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)來(lái)自:專題
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人工干預(yù),不停業(yè)務(wù),保障用戶集群長(zhǎng)期穩(wěn)定。 高可靠 MRS 服務(wù)支持全節(jié)點(diǎn)高可用,實(shí)時(shí)短信/郵件通知。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase來(lái)自:百科通過(guò)我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置,支持如下數(shù)據(jù)源: 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)(OBS) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)(DWS) 數(shù)據(jù)湖探索 ( DLI ) MapReduce服務(wù)(MRS Hive) MapReduce服務(wù)(MRS SparkSQL) 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL 云數(shù)據(jù)庫(kù) PostgreSQL 云數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Server來(lái)自:百科,百萬(wàn)級(jí)交易處理和大數(shù)據(jù)分析能力,保障系統(tǒng)可靠與性能。 精準(zhǔn)營(yíng)銷移動(dòng)互聯(lián)——利用大數(shù)據(jù)分析,輕松實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷 優(yōu)勢(shì) 1、數(shù)據(jù)分析 MapReduce服務(wù)提供Hadoop、Spark、Hbase等能力,快速高效處理用戶數(shù)據(jù),分析用戶行為趨勢(shì),在產(chǎn)品展示、產(chǎn)品推廣、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、個(gè)性推薦來(lái)自:百科4、盡量減少隨機(jī)I/O。通過(guò)聚簇/局部聚簇可以實(shí)現(xiàn)熱數(shù)據(jù)的連續(xù)存儲(chǔ),將隨機(jī)I/O轉(zhuǎn)換為連續(xù)I/O,從而減少掃描的I/O代價(jià)。 5、盡量避免數(shù)據(jù)shuffle。 GaussDB 開發(fā)字段設(shè)計(jì)原則 GaussDB開發(fā)在字段設(shè)計(jì)時(shí),基于查詢效率的考慮,一般遵循以下原則: 1、盡量使用高效數(shù)據(jù)類型:來(lái)自:專題契合多業(yè)務(wù)場(chǎng)景 圖像識(shí)別 服務(wù)包含圖像和視頻類標(biāo)簽、名人識(shí)別、圖像主體識(shí)別、圖像描述、翻拍識(shí)別等功能,快速迭代滿足多行業(yè)場(chǎng)景需要。新上線針對(duì)傳媒行業(yè)的媒資 圖像標(biāo)簽 ,準(zhǔn)確識(shí)別自然圖片中數(shù)百種場(chǎng)景、上萬(wàn)種通用物體及其屬性。 圖像識(shí)別服務(wù)包含圖像和視頻類標(biāo)簽、名人識(shí)別、圖像主體識(shí)別、圖像描述來(lái)自:專題按時(shí)老化存儲(chǔ)在系統(tǒng)中的用戶數(shù)據(jù)。 根據(jù)用戶配置,將用戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)(Object Storage Service,簡(jiǎn)稱OBS)、MapReduce服務(wù)(MapReduce Service,簡(jiǎn)稱MRS)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)、 數(shù)據(jù)湖 探索(Data來(lái)自:百科
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