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  • 大數(shù)據(jù)技術(shù)入門教程 內(nèi)容精選 換一換
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    的,它可以讓用戶更快獲得所需的數(shù)據(jù)。 舉個例子,某個網(wǎng)站的服務器在上海,如果廣州的用戶想要獲取服務器上的數(shù)據(jù),就需要跨越很遠的距離,由于傳輸速度和路由轉(zhuǎn)發(fā)等因素,就會導致訪問速度非常緩慢。但如果我們在廣州建立一個 CDN 服務器,上面緩存了一些服務器數(shù)據(jù),那么廣州用戶只需要訪問這個C
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    拓擁有專業(yè)的技術(shù)研發(fā)團隊、完備的經(jīng)營資質(zhì)和良好的品牌形象。公司已取得國際PCT專利、發(fā)明專利、實用新型專利及軟件著作權(quán)專利共計75項。深拓信息化管理系統(tǒng)是公司的主要產(chǎn)品之一,圍繞企業(yè)的“研產(chǎn)供銷服管”六方面進行分析與利用。該系統(tǒng)幫助企業(yè)梳理流程,快速收集各種數(shù)據(jù),并智能提煉與分
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    華為云計算 云知識 V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索 V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索 時間:2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索是當前深度學習最熱門的話題之一,已經(jīng)成為了一研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索(NAS)
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    全球精準IP庫,具備自我進化能力,全網(wǎng)鏈路質(zhì)量大數(shù)據(jù)實時分析、預測,精準調(diào)度最優(yōu)節(jié)點,保障訪問質(zhì)量 獨創(chuàng)AICache技術(shù)+多級緩存調(diào)度,實時跟蹤全局熱度,超高速、容量SSD存儲,有效提升緩存命中率 了解CDN產(chǎn)品詳情 CDN產(chǎn)品立即使用 CDN加速 技術(shù) CDN是通過將源站內(nèi)容分發(fā)至靠近用
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    化轉(zhuǎn)型 實時支撐千億數(shù)據(jù),高效出行的背后全因有TA 夢幻聯(lián)動! 金蝶&華為云面向企業(yè)發(fā)布數(shù)據(jù)庫聯(lián)合解決方案 權(quán)威認證 喜訊!華為云GaussDB與上訊信息完成自研兼容適配 再獲認可!華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫榮獲年度優(yōu)秀創(chuàng)新軟件產(chǎn)品大獎 重磅發(fā)布!西駿數(shù)據(jù)與華為云GaussDB完成兼容互認證
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    漫談軟件成分分析(SCA)安全測試技術(shù) 漫談軟件成分分析(SCA)安全測試技術(shù) 時間:2021-12-06 11:06:38 【摘要】 本文介紹了SCA技術(shù)的基本原理、應用場景,業(yè)界TOP SCA商用工具的分析說明以及技術(shù)發(fā)展趨勢;讓讀者對SCA技術(shù)有一個基本初步的了解,能更好的準
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    采用合理的技術(shù)和產(chǎn)品進行設計; 第二、建設方案設計時,充分調(diào)研了教育局、學校的現(xiàn)有軟硬件資源現(xiàn)狀,充分利舊的基礎上,進行了優(yōu)化和升級,最大限度進行了資產(chǎn)保護; 第三、項目所采用的均為當前業(yè)界主流技術(shù)和產(chǎn)品,在同等項目中已有成功應用案例,特色功能設計方面也采用主流的技術(shù),能夠充分確保項目的按時按質(zhì)交付。
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    華為云計算 云知識 鯤鵬分布式存儲技術(shù)解決方案 鯤鵬分布式存儲技術(shù)解決方案 時間:2021-05-25 16:29:57 存儲與備份 鯤鵬分布式存儲技術(shù)提供豐富實用的解決方案。鯤鵬分布式存儲技術(shù)堆棧見下圖。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在???????????????
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    華為云計算 云知識 智慧教育項目技術(shù)方案開放性設計 智慧教育項目技術(shù)方案開放性設計 時間:2021-05-10 17:45:25 云市場 嚴選商城 商品介紹 行業(yè)解決方案 教育 商品鏈接:拓維智慧教育云平臺;服務商:拓維信息系統(tǒng)股份有限公司 平臺采用成熟的技術(shù)和標準化的接口,兼容行業(yè)主流的
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    云原生技術(shù)棧將會進入更高速發(fā)展的階段,圍繞K8s的技術(shù)棧將會與云計算的應用、平臺、設備各層次進行更深入的結(jié)合。 各類現(xiàn)代化的應用都將會運行在K8s之上,不僅僅是前些年已經(jīng)備受關注的以互聯(lián)網(wǎng)App、WebService為代表的無狀態(tài)應用,而新型的諸如大數(shù)據(jù)、AI、分布式數(shù)據(jù)中間件等
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    四層架構(gòu),依次表現(xiàn)為基礎層、數(shù)據(jù)層、應用層和服務層,逐層向上不斷賦能,不斷重用,可以最大化發(fā)揮軟件開發(fā)的效率,通過模型、代碼重用,實現(xiàn)軟件平臺的快速迭代升級。 數(shù)據(jù)價值的凸顯和數(shù)據(jù)獲取手段、數(shù)據(jù)處理技術(shù)的改進是"大數(shù)據(jù)"爆發(fā)的根源。而隨著數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素化,數(shù)據(jù)科學、數(shù)據(jù)科技的不斷發(fā)展和數(shù)據(jù)價值的深度
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