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- 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)流向、視頻展示配肥機的原理、圖表展示各個微工廠的運行數(shù)據(jù)和情況，可直觀的對外展示和講解復雜的微工廠運行模式。 ②耕地面積、農(nóng)產(chǎn)品價格與集團化肥產(chǎn)品銷量分析 通過抓取全國的耕地面積、農(nóng)產(chǎn)品價格等數(shù)據(jù)，結(jié)合集團化肥產(chǎn)品在各區(qū)域的銷售量，對外分析和展示產(chǎn)品的銷售情況。 ③中心機房運行情況監(jiān)控來自：云商店來自：百科
- 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎 相關內(nèi)容
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大大小小的運營商。在跨運營商的網(wǎng)絡互訪過程中，往往會出現(xiàn)較大的延遲，從而帶來網(wǎng)絡性能的下降。 （二）跨地域的問題，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務往往是面向全國乃至全世界的用戶，而隨著用戶到目的網(wǎng)站距離的增加，數(shù)據(jù)的往返時間也會隨著增加，并可能影響到業(yè)務的使用體驗。 （三）負載嚴重，當大量的用戶請求都來自：百科基于制造過程、環(huán)境、售后數(shù)據(jù)，分析問題發(fā)生的環(huán)節(jié)和工藝參數(shù)優(yōu)化點、 節(jié)能降耗 根據(jù)業(yè)務模型精細化控制高能耗設備 預測性維護 根據(jù)設備過去和現(xiàn)在的狀態(tài)，預測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障，何時發(fā)生故障 銷售預測 基于銷售、節(jié)假日、天氣數(shù)據(jù)，預測產(chǎn)品銷量，降低備貨和庫存成本 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之來自：百科
- 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎 更多內(nèi)容
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，正確的認識AI。 課程簡介 本課程主要介紹人工智能的概念、層次結(jié)構及發(fā)展歷史，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展與戰(zhàn)略規(guī)劃，并探討華為全棧全場景AI的戰(zhàn)略。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解人工智能的概念、結(jié)構及發(fā)展歷史。 2、了解人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展與戰(zhàn)略規(guī)劃。 3、了解華為的AI發(fā)展戰(zhàn)略。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設計基礎 數(shù)據(jù)庫設計基礎 時間：2020-12-08 10:14:51 HCIA- GaussDB 系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫設計的方法基礎及相關概念。 目標學員 高校學生、個人開發(fā)者中的數(shù)據(jù)庫初學者 課程目標 了解如何設計數(shù)據(jù)庫。 課程大綱 第1章 數(shù)據(jù)庫設計概述來自：百科![]()
靠。 功能特性 Anti-DDoS通過對互聯(lián)網(wǎng)訪問公網(wǎng)IP的業(yè)務流量進行實時監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)異常DDoS攻擊流量。在不影響正常業(yè)務的前提下，根據(jù)用戶配置的防護策略，清洗掉攻擊流量。同時，Anti-DDoS為用戶生成監(jiān)控報表，清晰展示網(wǎng)絡流量的安全狀況。 Anti-DDoS可以幫助用戶緩解以下攻擊：來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫基礎知識 數(shù)據(jù)庫基礎知識 時間：2020-12-09 17:25:28 HCIA-GaussDB系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫管理工作的主要內(nèi)容：備份方式、安全管理措施、什么是性能管理；數(shù)據(jù)庫的重要基本概念（實例、連接、會話、表空間、schema等），以及各數(shù)據(jù)庫對象的使用方法。來自：百科![]()
不同可用區(qū)上線的云服務器類型、規(guī)格不同。如需查看當前平臺支持的全部云服務器類型、規(guī)格，請選擇“隨機分配”可用區(qū)，系統(tǒng)會根據(jù)您選擇的規(guī)格，分配 彈性云服務器 所在的可用區(qū)。 文中課程 更多精彩課程、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院 華為云服務-計算服務 HCIA-Cloud Service V2.2系列課程來自：百科![]()
運行速度。 CISC指令集的每個小指令可以執(zhí)行一些較低階的硬件操作，指令數(shù)目多而且復雜，每條指令的長度并不相同。由于指令執(zhí)行較為復雜所以每條指令花費的時間較長。 2、規(guī)格 公有云提供了幾種類型的彈性云服務器供您選擇，針對不同的應用場景，可以選擇不同規(guī)格的彈性云服務器。 例如： 鯤來自：百科![]()
如下： （1）鯤鵬通用計算增強型： KC1型彈性云服務器適用于對自主研發(fā)、安全隱私要求較高的政企金融場景，對網(wǎng)絡性能要求較高的互聯(lián)網(wǎng)場景，對核數(shù)要求較多的大數(shù)據(jù)、HPC場景，對成本比較敏感的建站、電商等場景等。 （2）內(nèi)存優(yōu)化型 大數(shù)據(jù)分析，如廣告精準營銷、電商、車聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)分析場景。來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)庫安全 基礎 數(shù)據(jù)庫安全基礎 時間：2020-12-10 15:18:41 HCIA-GaussDB系列課程。數(shù)據(jù)庫作為核心的基礎軟件，在我們的系統(tǒng)架構中處于系統(tǒng)的最末端，它是查詢和存儲數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，是各業(yè)務數(shù)據(jù)最終落地的承載者，而當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)庫安全性至關重要。來自：百科![]()
內(nèi)網(wǎng)最大帶寬：指彈性云服務器能夠達到的最大帶寬。 內(nèi)網(wǎng)最大收發(fā)包能力：指彈性云服務器能達到的最大收發(fā)包能力。 2、鏡像 （1）公共鏡像 常見的標準操作系統(tǒng)鏡像，所有用戶可見，包括操作系統(tǒng)以及預裝的公共應用。 選擇部分操作系統(tǒng)的公共鏡像時，系統(tǒng)推薦您配套使用公有云提供的 企業(yè)主機安全 服務（Host來自：百科![]()
玩轉(zhuǎn)容器，攻克CKA！ 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：Docker容器基礎知識介紹及實踐、Kubernetes集群管理基礎知識介紹及實戰(zhàn)。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、學習Docker容器的基礎知識，快速入門并實操體驗； 2、系統(tǒng)學習Kubernetes集群管理知識，并實操體驗；來自：百科![]()
優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機器學習、推理平臺預集成，算法模型可以一鍵式發(fā)布應用，降低二次開發(fā)工作 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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
介質(zhì)互連各種設備的物理布局。指構成網(wǎng)絡成員間特定的物理的（即真實的）、或者邏輯的（即虛擬的）排列方式。如果兩個網(wǎng)絡的連接結(jié)構相同即它們的網(wǎng)絡拓撲相同，盡管它們各自內(nèi)部的物理接線、節(jié)點間距離可能會有不同。本小節(jié)將介紹常見的網(wǎng)絡拓撲結(jié)構以及在物聯(lián)網(wǎng)領域當中廣泛使用的Mesh組網(wǎng)技術。來自：百科![]()
好網(wǎng)站的標準、網(wǎng)站的構成以及相關案例等等。 什么是響應式建站？響應式建站，是基于最新一代技術標準 HTML５所研發(fā)的SaaS建站系統(tǒng)。響應式網(wǎng)站，會根據(jù)訪問者的設備類型，自動調(diào)整頁面版式，自動適應現(xiàn)今眾多個性化、大小不一的展示終端。通俗來說，就是自適應網(wǎng)站，用戶不管是通過PC、平來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 AI基礎課程--Python編程知識 AI基礎課程--Python編程知識 時間：2020-12-11 15:06:18 Python是近幾年最為流行的編程語言之一，它有著優(yōu)雅的語法和豐富的工具庫。相比于java和C語言而言，Python的門檻更低、更加靈活易于被人讀懂。來自：百科![]()
支持SSL加密連接和KMS 數(shù)據(jù)加密 等功能，確保數(shù)據(jù)安全；支持數(shù)據(jù)庫主備架構，主機故障時，備機自動升級成主機，確保業(yè)務連續(xù)性。 2. 超高性能 高性能、低延時的事務處理能力，典型配置下sysbench性能數(shù)據(jù)高出開源數(shù)據(jù)庫30%到50%。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在?????????來自：百科![]()
本課程將會講解Python在數(shù)據(jù)分析、AI和圖像處理等領域常用的工具包。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握強數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強機器學習工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學習框架k來自：百科
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