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  • 用戶畫像分析模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時(shí)間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫(kù) 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過程相反的過程和技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級(jí)到第二范式,或者第一范式的過程。 從性能和應(yīng)用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點(diǎn),
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí),應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實(shí)體和屬性; 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系;
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  • 用戶畫像分析模型 相關(guān)內(nèi)容
  • IAM 用戶,讓員工擁有唯一安全憑證,并使用 AOM 資源。 根據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)組織,在您的華為云帳號(hào)中,給企業(yè)中不同職能部門的員工創(chuàng)建IAM用戶,讓員工擁有唯一安全憑證,并使用AOM資源。 權(quán)限隔離 根據(jù)企業(yè)用戶的職能,設(shè)置不同的訪問權(quán)限,以達(dá)到用戶之間的權(quán)限隔離。 根據(jù)企業(yè)用戶的職能,
    來自:專題
    云知識(shí) 云市場(chǎng)服務(wù)商用戶管理和用戶組管理 云市場(chǎng)服務(wù)商用戶管理和用戶組管理 時(shí)間:2021-02-23 17:13:42 云市場(chǎng) 服務(wù)商指南 華為云云市場(chǎng)服務(wù)商可在賣家中心“服務(wù)商管理>子用戶管理”使用子用戶用戶組權(quán)限管理功能,本章節(jié)將對(duì)子用戶創(chuàng)建、編輯、用戶組創(chuàng)建、管理等操作進(jìn)行介紹。
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  • ussDB數(shù)據(jù)庫(kù)如何進(jìn)行分析。 幫助文檔 什么是 GaussDB 分析? 什么是GaussDB分析? GaussDB分析是指對(duì)GaussDB的性能瓶頸點(diǎn)進(jìn)行分析、通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題,使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。在這個(gè)分析、調(diào)優(yōu)的過程中需要綜合考慮
    來自:專題
    云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖,按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?,轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
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    越用越省降本多 遷移預(yù)畫像:針對(duì)遷移場(chǎng)景智能資源預(yù)畫像,幫助用戶在華為云上推薦匹配的資源規(guī)格,降本可達(dá)30% 智能規(guī)格優(yōu)化:基于客戶業(yè)務(wù)負(fù)載進(jìn)行動(dòng)態(tài)性能畫像,智能推薦資源規(guī)格,持續(xù)優(yōu)化性能和成本 超精細(xì) 定價(jià) :按業(yè)務(wù)算力需求進(jìn)行精細(xì)定價(jià),根據(jù)實(shí)際使用算力付費(fèi),真正用多少花多少,讓用戶更省錢 安全可靠更放心
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    IAM用戶組 IAM用戶組 時(shí)間:2021-07-01 15:14:21 用戶組是用戶的集合,IAM通過用戶組功能實(shí)現(xiàn)用戶的授權(quán)。您創(chuàng)建的IAM用戶,需要加入特定用戶組后,才具備對(duì)應(yīng)的權(quán)限,否則IAM用戶無法訪問您賬號(hào)中的任何資源或是云服務(wù)。一個(gè)IAM用戶可以加入多個(gè)用戶組,以獲得不同的權(quán)限。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 用戶主密鑰 用戶主密鑰 時(shí)間:2020-12-24 10:20:45 用戶使用密鑰管理服務(wù)中創(chuàng)建的密鑰,主要用于加密保護(hù)數(shù)據(jù)的加密密鑰。創(chuàng)建的用戶主密鑰使用的是AES-256加解密算法,密鑰長(zhǎng)度為256bit。 數(shù)據(jù)加密 服務(wù)不限定主密鑰的調(diào)用次數(shù)且所有的用戶密鑰都由HSM中的根密鑰保護(hù),避免密鑰泄露。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 并發(fā)用戶數(shù) 并發(fā)用戶數(shù) 時(shí)間:2020-12-24 09:29:50 并發(fā)用戶數(shù)指在同一時(shí)刻內(nèi),對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行業(yè)務(wù)操作的用戶數(shù)量,在云性能測(cè)試服務(wù)中為用戶在定義測(cè)試任務(wù)階段設(shè)置的虛擬用戶數(shù)。 鏈接: https://support.huaweicloud.com/
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    云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 時(shí)間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時(shí)間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 時(shí)間:2021-05-21 10:15:21 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹形結(jié)構(gòu),目前還在使用的層次模型的一個(gè)實(shí)際案例就是
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    云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間:2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后,用戶往往需要通過測(cè)試數(shù)據(jù)集來評(píng)估新模型的泛化能力。通過驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)
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    權(quán)。由于華為云各服務(wù)之間存在業(yè)務(wù)依賴關(guān)系,因此給用戶授予角色時(shí),可能需要一并授予依賴的其他角色,才能正確完成業(yè)務(wù)。角色并不能滿足用戶對(duì)精細(xì)化授權(quán)的要求,無法完全達(dá)到企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化的安全管控要求。 角色是IAM最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)
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    越用越省降本多 遷移預(yù)畫像:針對(duì)遷移場(chǎng)景智能資源預(yù)畫像,幫助用戶在華為云上推薦匹配的資源規(guī)格,降本可達(dá)30% 智能規(guī)格優(yōu)化:基于客戶業(yè)務(wù)負(fù)載進(jìn)行動(dòng)態(tài)性能畫像,智能推薦資源規(guī)格,持續(xù)優(yōu)化性能和成本 超精細(xì)定價(jià):按業(yè)務(wù)算力需求進(jìn)行精細(xì)定價(jià),根據(jù)實(shí)際使用算力付費(fèi),真正用多少花多少,讓用戶更省錢 安全可靠更放心
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    使數(shù)據(jù)更具可視化。通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化圖表和儀表盤形式,用戶可以更清晰地了解數(shù)據(jù)的變化和趨勢(shì),從而更準(zhǔn)確地分析情況。 節(jié)省決策時(shí)間。BI可視化系統(tǒng)可以提供即時(shí)更新的數(shù)據(jù),迅速反映最新的業(yè)務(wù)情況,幫助用戶及時(shí)做出決策。 自助式的數(shù)據(jù)分析。BI可視化系統(tǒng)提供了用戶自定義報(bào)表和查詢數(shù)據(jù)的功能,使用戶能夠快速的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的
    來自:專題
    越用越省降本多 遷移預(yù)畫像:針對(duì)遷移場(chǎng)景智能資源預(yù)畫像,幫助用戶在華為云上推薦匹配的資源規(guī)格,降本可達(dá)30% 智能規(guī)格優(yōu)化:基于客戶業(yè)務(wù)負(fù)載進(jìn)行動(dòng)態(tài)性能畫像,智能推薦資源規(guī)格,持續(xù)優(yōu)化性能和成本 超精細(xì)定價(jià):按業(yè)務(wù)算力需求進(jìn)行精細(xì)定價(jià),根據(jù)實(shí)際使用算力付費(fèi),真正用多少花多少,讓用戶更省錢 安全可靠更放心
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    a,可以幫助物聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)和分析海量時(shí)空(spatio-temporal)數(shù)據(jù),提供軌跡查詢、區(qū)域分布統(tǒng)計(jì)、區(qū)域查詢、密度分析、聚合、OD分析等功能。 優(yōu)勢(shì): 多模數(shù)據(jù)庫(kù)能力 針對(duì)不同的數(shù)據(jù)提供不同的索引能力,為其提供最優(yōu)的性能和查詢分析能力。 豐富的查詢分析函數(shù) GeoMesa提供
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    領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí),學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間:2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在?????????????????????????????????????????
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