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來(lái)自：百科在《使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（初級(jí)）》實(shí)驗(yàn)中，可以體驗(yàn)到數(shù)值、字符串、列表、元組、字典、集合以及深拷貝、淺拷貝等Python基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類(lèi)型，通過(guò)實(shí)驗(yàn)建立對(duì)Python語(yǔ)言的基礎(chǔ)認(rèn)知，掌握Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法。華為云 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 帶你親身感受Python魅力，更有精彩進(jìn)階實(shí)驗(yàn)等來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用Python爬蟲(chóng)抓取圖片和文字實(shí)驗(yàn) 使用Python爬蟲(chóng)抓取圖片和文字實(shí)驗(yàn) 時(shí)間：2020-12-01 14:30:34 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉 華為云產(chǎn)品 購(gòu)買(mǎi)及部署操作，并利用華為云服務(wù)部署Python爬蟲(chóng)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 了解華為云產(chǎn)來(lái)自：百科11、 輸入python setup.py install命令進(jìn)行python組件安裝，提示安裝失敗，找不到hs_compile_lit_multi， 12、 在hs.def中增加導(dǎo)出函數(shù)hs_compile_lit_multi，重新編譯hyperscan工程后再執(zhí)行python組件安裝腳本，安裝成功來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：If語(yǔ)句和For語(yǔ)句 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：If語(yǔ)句和For語(yǔ)句 時(shí)間：2021-04-07 09:22:03 If語(yǔ)句用來(lái)做條件判斷，基本原理及形式如下： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在????????????華為云學(xué)院來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)架構(gòu) 時(shí)間：2020-09-24 10:49:56 DWS基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)分析來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2021-06-17 12:04:55 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (DWS)基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)分析來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬云享讀書(shū)會(huì)《自己動(dòng)手寫(xiě)Python虛擬機(jī)》 鯤鵬云享讀書(shū)會(huì)《自己動(dòng)手寫(xiě)Python虛擬機(jī)》 時(shí)間：2020-12-14 15:19:58 云享讀書(shū)會(huì)系列活動(dòng)，每期會(huì)選取一本技術(shù)相關(guān)的暢銷(xiāo)書(shū)籍，邀請(qǐng)行業(yè)專(zhuān)家/原作者提煉書(shū)籍精華、分享領(lǐng)讀視頻，幫助大家快速積累來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是MPP 什么是MPP 時(shí)間：2021-07-01 10:06:08 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) MPP：大規(guī)模并行處理(Massively Parallel Processing) MPP是將任務(wù)并行的分散到多個(gè)服務(wù)器和節(jié)點(diǎn)上，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上計(jì)算完成后，將來(lái)自：百科![]()
各節(jié)點(diǎn)（處理單元）處理自己本地的數(shù)據(jù)，處理結(jié)果可以向上層匯總或者通過(guò)通信協(xié)議在節(jié)點(diǎn)間流轉(zhuǎn)。 節(jié)點(diǎn)是相互獨(dú)立的，擴(kuò)展能力強(qiáng)。整個(gè)集群擁有強(qiáng)大的并行處理能力。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和主要應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自：百科![]()
優(yōu)點(diǎn) 多個(gè)計(jì)算服務(wù)器提供高可用服務(wù)，提供了高級(jí)別的可用性?？缮炜s性，避免了服務(wù)器集群的單點(diǎn)故障問(wèn)題。 比較方便的橫向擴(kuò)展能夠增加整體系統(tǒng)并行處理能力。 缺點(diǎn) 實(shí)現(xiàn)技術(shù)難度大。 當(dāng)存儲(chǔ)器接口帶寬達(dá)到飽和的時(shí)候，增加節(jié)點(diǎn)并不能獲得更高的性能，存儲(chǔ)IO容易成為整個(gè)系統(tǒng)的性能瓶頸。 文中課程來(lái)自：百科![]()
SQL)是非關(guān)系型的、分布式的、不保證滿(mǎn)足ACID特性的一類(lèi) 數(shù)據(jù)管理 系統(tǒng)。 技術(shù)特點(diǎn)： 1.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)(partitioning)，利用大量節(jié)點(diǎn)并行處理獲得高性能，同時(shí)能夠采用橫向擴(kuò)展方式(scale out)； 2.降低ACID一致性約束，允許暫時(shí)不一致，接受最終一致性。遵循CAP理論和BASE原則；來(lái)自：百科![]()
、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)用平臺(tái)。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái)，能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專(zhuān)注于業(yè)務(wù)，無(wú)需花費(fèi)大量精力管理技術(shù)，因而可以更加快速地做出明智的決策，實(shí)現(xiàn) ROI來(lái)自：百科![]()
13:12:55 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for MySQL) 華為GaussDB (DWS)是華為云提供的企業(yè)級(jí)的大規(guī)模并行處理(Massive Parallel Processing)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，主要面向海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，為超大規(guī)模數(shù)據(jù)管理提供高性?xún)r(jià)比的通來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于昇騰 彈性云服務(wù)器 的人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)（Python） 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)（Python） 時(shí)間：2020-12-01 15:31:03 實(shí)驗(yàn)配置了AI1開(kāi)發(fā)環(huán)境和典型樣例指導(dǎo)書(shū)，供您選擇感興趣的案例完成應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
議內(nèi)容，提高會(huì)議效率。 展開(kāi)內(nèi)容 收起內(nèi)容 文字語(yǔ)音識(shí)別 常見(jiàn)問(wèn)題 文字 語(yǔ)音識(shí)別 常見(jiàn)問(wèn)題 為您解答語(yǔ)音識(shí)別python，電腦語(yǔ)音識(shí)別輸入法等常見(jiàn)問(wèn)題 為您解答語(yǔ)音識(shí)別python，電腦語(yǔ)音識(shí)別輸入法等常見(jiàn)問(wèn)題 什么是 語(yǔ)音交互 服務(wù)？ 語(yǔ)音交互服務(wù)（Speech Interaction來(lái)自：專(zhuān)題![]()
d3.14xlarge.10 56 560 40/40 500 16 28 × 1800 KVM D3型彈性云服務(wù)器使用場(chǎng)景 應(yīng)用：大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，MapReduce和Hadoop分布式計(jì)算。 場(chǎng)景特點(diǎn)：適合處理海量數(shù)據(jù)、需要高I/O能力，要求快速數(shù)據(jù)交換和處理的場(chǎng)景。來(lái)自：百科![]()
網(wǎng)站和游戲應(yīng)用等，存在大規(guī)模數(shù)據(jù)訪問(wèn)，對(duì)數(shù)據(jù)查詢(xún)效率要求高。 使用華為云分布式緩存Redis服務(wù)可實(shí)現(xiàn)頁(yè)面緩存、應(yīng)用緩存、狀態(tài)緩存、事件并行處理，能夠有效減少數(shù)據(jù)庫(kù)磁盤(pán)IO，提高數(shù)據(jù)查詢(xún)效率，減輕管理維護(hù)工作量，降低數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)成本。 對(duì)傳統(tǒng)磁盤(pán)數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)重要的補(bǔ)充，成為了互聯(lián)網(wǎng)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
享內(nèi)存機(jī)制，以及優(yōu)化的集合通信算法。 高性能計(jì)算通過(guò)將大量服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備通過(guò)高性能網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，構(gòu)建大規(guī)模計(jì)算集群，各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)相互協(xié)同，并行處理多個(gè)子任務(wù)。通過(guò)并行計(jì)算的方式幫助解決普通計(jì)算機(jī)和服務(wù)器難以完成或無(wú)法快速完成的大型模型計(jì)算、復(fù)雜課題研究。 HPC解決方案總體架構(gòu)由：來(lái)自：百科
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