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  • 數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
  • GaussDB (DWS)。 實(shí)時(shí)監(jiān)控預(yù)測:圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測,對設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控,對行為進(jìn)行預(yù)測,實(shí)現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合分析:AI服務(wù)對圖像、文本等數(shù)據(jù)的分析結(jié)果可在GaussDB(DWS)中與其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,實(shí)現(xiàn)融合數(shù)據(jù)分析。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微
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    理能力。 知識圖譜應(yīng)用 知識圖譜應(yīng)用 基于 圖引擎服務(wù) 的知識圖譜,融合各種異構(gòu)異質(zhì)數(shù)據(jù),可以支持更大的規(guī)模以及更高的性能。 金融風(fēng)控應(yīng)用 金融風(fēng)控應(yīng)用 圖引擎 服務(wù)通過個(gè)人信息、個(gè)人對應(yīng)聯(lián)系人關(guān)系數(shù)據(jù)分析,可以幫助金融企業(yè)識別欺詐性借貸行為,規(guī)避惡意借貸風(fēng)險(xiǎn)。 圖引擎服務(wù)產(chǎn)品優(yōu)勢 豐富的領(lǐng)域算法
    來自:專題
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    車。 大賽通過東風(fēng)乘用車實(shí)際業(yè)務(wù)相結(jié)合,為開發(fā)者提供一個(gè)交流、學(xué)習(xí)和創(chuàng)新挑戰(zhàn)的平臺,以達(dá)到為業(yè)務(wù)賦能、培養(yǎng)汽車行業(yè)大數(shù)據(jù)人才的目的。 本次大賽參賽者基于華為云人工智能開發(fā)平臺ModelArts,根據(jù)組委會提供的東風(fēng)乘用車焊接曲線(電流、電壓、電阻、能量)歷史數(shù)據(jù),聚焦電阻、功率
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    資產(chǎn)模型是IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)充分理解物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。構(gòu)建資產(chǎn)模型,就是構(gòu)建物物,物空間,物與人等復(fù)雜關(guān)系,將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)置于模型的上下文中去理解。資產(chǎn)模型就是物理世界的資產(chǎn)在數(shù)字世界中的映射,兩邊的數(shù)據(jù)準(zhǔn)實(shí)時(shí)同步,實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生。IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)基于資產(chǎn)模型抽象,將不同的設(shè)備上報(bào)數(shù)
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    ,零技術(shù)門檻。它能夠幫助用戶從數(shù)據(jù)接入到加工、清洗、再到規(guī)范化管理,真正做到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備充分,精準(zhǔn),到位。在數(shù)據(jù)治理的各個(gè)環(huán)節(jié)充分融入AI能力,幫助用戶無感實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理。此外,該BI產(chǎn)品還構(gòu)建了完善的增強(qiáng)分析體系,打破知識壁壘,致力于知識的發(fā)現(xiàn)、積累應(yīng)用。圍繞知識發(fā)現(xiàn)、積累、應(yīng)用,
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    基于時(shí)序優(yōu)化的文件存儲格式TsFile,可HDFS同步 2.提供數(shù)據(jù)模型能力(物的層次結(jié)構(gòu)) 3.融入主流生態(tài),如Hadoop, Spark, and Grafana等 4.高壓縮低成本,存儲在硬盤上的成本<$0.23/GB (Azure 約$3/GB) 關(guān)鍵問題: 1.通過JDBC接口云端DB互通,有功能局限
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    BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件:Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件:Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 時(shí)間:2021-04-27 15:10:34 內(nèi)容簡介: 隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長,應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來
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    云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)管理 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)管理 時(shí)間:2020-12-14 10:35:08 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。本課程主要講述:各種數(shù)據(jù)庫對象的主要概念,如何創(chuàng)建管理這些數(shù)據(jù)庫對象,給并給出部分設(shè)計(jì)原則。 目標(biāo)學(xué)員 希望成為高級分布式數(shù)據(jù)庫管理員
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    工具,經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS動手實(shí)踐
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    華為云計(jì)算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時(shí)間:2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力,關(guān)鍵競爭力包含: 1. 華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成,降低開發(fā)門檻;
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    整合,在數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中,開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù),提升物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析能力。 開放架構(gòu),擁抱生態(tài) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整合了大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的最佳實(shí)踐,為開發(fā)者打造一站式數(shù)據(jù)開發(fā)體驗(yàn),華為云物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)服務(wù)(如設(shè)備接入)無縫對接,降低開發(fā)難度。 華為云 面向未來的智能世
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    華為云計(jì)算 云知識 RDS數(shù)據(jù)庫實(shí)例支持的最大數(shù)據(jù)連接數(shù)是多少 RDS數(shù)據(jù)庫實(shí)例支持的最大數(shù)據(jù)連接數(shù)是多少 時(shí)間:2020-09-01 10:13:19 數(shù)據(jù)庫 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫服務(wù)對此未做限制,取決于數(shù)據(jù)庫引擎參數(shù)的默認(rèn)值和取值范圍,例如MySQL引擎的max_connect
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    華為云計(jì)算 云知識 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于 FusionInsight 等商業(yè)軟件混合部署 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于FusionInsight等商業(yè)軟件混合部署 時(shí)間:2021-05-24 10:07:58 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于FusionInsight等商業(yè)軟件混合部署。
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    ,隨意取用和讀寫的,脫敏后數(shù)據(jù)生產(chǎn)環(huán)境相隔離,滿足業(yè)務(wù)需求的同時(shí)保障生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的安全。動態(tài)數(shù)據(jù)脫敏,在訪問敏感數(shù)據(jù)的同時(shí)實(shí)時(shí)進(jìn)行脫敏處理,可以為不同角色、不同權(quán)限、不同數(shù)據(jù)類型執(zhí)行不同的脫敏方案,從而確保返回的數(shù)據(jù)可用而安全。下圖為一個(gè)簡單的靜態(tài)脫敏和動態(tài)脫敏示例,可以看出兩者的不同。
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