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專用數據格式圍繞高性能查詢進行設計，其中包括多種索引技術、全局字典編碼和多次的Push down優(yōu)化，從而對TB級數據查詢進行最快響應。 高效率數據壓縮：CarbonData使用輕量級壓縮和重量級壓縮的組合壓縮算法壓縮數據，可以減少60%~80%數據存儲空間，大大節(jié)省硬件存儲成本。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 ELB調度算法有哪些 ELB調度算法有哪些 時間：2021-07-02 17:55:07 VPC DNS 云服務器 負載均衡 算法模型 ELB調度算法有輪詢、最少連接、源IP三種算法，其算法策略各不相同。 1.輪詢 權重：支持 算法策略：根據后端服務器的權重，按來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數據集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據庫需求分析階段的數據字典包含什么 數據庫需求分析階段的數據字典包含什么 時間：2021-06-02 10:03:51 數據庫 數據字典是對數據的描述，不是數據本身。包括： 1. 數據項 數據項名稱，含義，數據類型，長度，取值范圍，單位，與其他數據項邏輯關系等。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據庫需求分析階段的數據字典 數據庫需求分析階段的數據字典 時間：2021-06-02 10:01:20 數據庫 在數據庫設計的需求分析階段，要求輸出數據字典。這里的數據字典是進行需求分析階段，數據收集和數據分析所獲得的成果。而不是某個數據庫產品中的DD（Data來自：百科![]()
go語言逆向技術之---恢復函數名稱算法 go語言逆向技術之---恢復函數名稱算法 時間：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對程序做安全審計、漏洞檢測時，通常都需要對程序做逆向分析，本文在沒有符號表的情況下，提出了一種恢復函數名稱的算法，方便對go語言二進制文件進行逆向分析，提升分析效率。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 計算服務：讓算力釋放算法之美 計算服務：讓算力釋放算法之美 時間：2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務系列課程之計算服務。 通過當前市場上計算產品構成：通用計算、異構計算、專屬計算三種產品構成了解華為云計算服務的產品內容以及常見使用操作。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 萬里眼高空拋物智能追溯算法 萬里眼高空拋物智能追溯算法 時間：2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城萬里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超過百分之95檢測率。 2）誤報率低，算法可過濾雨雪，樹木，飛鳥等干擾。 3）支持CD系列相機。來自：云商店![]()
。 創(chuàng)建算法 進入ModelArts控制臺，參考創(chuàng)建算法操作指導，創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數時，需關注“超參”和“支持的策略”參數的設置。 對于用戶希望優(yōu)化的超參，需在“超參”設置中定義，可以給定名稱、類型、默認值、約束等。 單擊勾選自動搜索，用戶為算法設置算法搜索功能來自：專題![]()
華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間：2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分： 1. 內存分配：給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別：識別哪些對象是垃圾 3.來自：百科![]()
交 物、06- 參考 資料 ），這 六個 文 件夾 的定 義 是在 數據 字典（projectDefaultRefs：案例資料默認目錄）中進行定義的，和平臺有關，如果需要修改這部分，請聯(lián)系管理員進行數據字典的修改。 3、關聯(lián)云主機模板 如果希望案例可以進行云實訓，請開啟在線云實訓來自：云商店![]()
專用數據格式圍繞高性能查詢進行設計，其中包括多種索引技術、全局字典編碼和多次的Push down優(yōu)化，從而對TB級數據查詢進行最快響應。 高效率數據壓縮：CarbonData使用輕量級壓縮和重量級壓縮的組合壓縮算法壓縮數據，可以減少60%~80%數據存儲空間，很大程度上節(jié)省硬件存儲成本。來自：專題![]()
模型） （2）核心算法 在顯示節(jié)點名稱順序和分支匹配計算、計算節(jié)點位置坐標、實現(xiàn)流程回退等業(yè)務功能時，采用了廣度優(yōu)先、深度優(yōu)先遍歷算法、廣度優(yōu)先及回溯算法。流程圖顯示采用了最小區(qū)域算法，以快速展示復雜的流程。分支條件設置功能實現(xiàn)了一套專門的詞法分析算法。詞法分析算法可以對分支條件的有效性進行嚴格校驗并給出準確的提示。來自：云商店![]()
對Gorilla壓縮算法進行了優(yōu)化，將可以無損轉換的數值轉為整數，再根據數據特點，選擇最合適的數據壓縮算法。 String數據類型：采用了壓縮效率更好的ZSTD壓縮算法，并根據待壓縮數據的Length使用不同Level的編碼方法。 Timestamp數據類型：采用差量壓縮方法，最后還來自：專題![]()
針對IoT設備內存空間小的問題，LiteAI應用了模型量化技術，將模型參數從32比特浮點量化到8比特定點，實現(xiàn)75%模型壓縮；實現(xiàn)更合理的內存管理算法，最大化內存復用率，絕大部分場景下達到內存使用下限值；提供模型壓縮及聚類算法供開發(fā)者選擇，進一步減少內存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速、循環(huán)來自：百科
