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- 數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)科學(xué) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識(shí)know-how與大模型能力相結(jié)來自：專題庫(kù)，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)決策和混合負(fù)載等場(chǎng)景，廣泛應(yīng)用于汽車、制造、零售、物流、互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信等行業(yè)分析決策系統(tǒng) 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來自：百科
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云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB與華為云其他服務(wù)的關(guān)系 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB與華為云其他服務(wù)的關(guān)系 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB是華為自研的最新一代高性能企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，完全兼容MySQL。基于華為最新一代DFV分布式存儲(chǔ)，采用計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)，最高支持128TB的海量存來自：專題單機(jī)實(shí)例采用單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)部署架構(gòu)。與主流的主備實(shí)例相比，單機(jī)實(shí)例只包含一個(gè)節(jié)點(diǎn)，沒有備用節(jié)點(diǎn)用于故障恢復(fù)。點(diǎn)擊查看更多云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS產(chǎn)品功能對(duì)比 mysql云數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例類型 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例是云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS的最小管理單元。您可以在一個(gè)實(shí)例中創(chuàng)建和管理多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，并且可以使用與獨(dú)立訪問數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例相同的工具和應(yīng)用進(jìn)行訪問。來自：專題
- 數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)科學(xué) 更多內(nèi)容
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實(shí)施 數(shù)據(jù)安全法來了，做好數(shù)據(jù)安全保護(hù)看這里！ 數(shù)據(jù)安全法明確定義了“數(shù)據(jù)”等相關(guān)概念，確立了數(shù)據(jù)分級(jí)分類管理的原則，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、監(jiān)測(cè)預(yù)警與應(yīng)急處置等各項(xiàng)基本制度 了解詳情 華為云發(fā)布云數(shù)據(jù)安全白皮書 將華為云在數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的豐富實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)，分享給客戶、業(yè)界，以期推動(dòng)云數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的共同進(jìn)步來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 元數(shù)據(jù) 元數(shù)據(jù) 時(shí)間：2020-12-24 10:31:31 元數(shù)據(jù)（Metadata）是用來定義數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)。主要是描述數(shù)據(jù)自身信息，包含源、大小、格式或其它數(shù)據(jù)特征。數(shù)據(jù)庫(kù)字段中，元數(shù)據(jù)用于詮釋數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容。數(shù)據(jù)湖探索（ DLI ）創(chuàng)建表時(shí)，會(huì)定義元數(shù)據(jù)，由列名、類型、列描述三列組成。來自：百科![]()
備份到新實(shí)例。 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口相關(guān)文章推薦 廣告業(yè)務(wù)存儲(chǔ)神器：華為云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口雙活容災(zāi)支持四大應(yīng)用場(chǎng)景 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口重新定義游戲數(shù)據(jù)庫(kù)，徹底修復(fù)一致性BUG來自：專題![]()
密。 在數(shù)據(jù)管理平臺(tái)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 1.登錄ModelArts管理控制臺(tái)，選擇數(shù)據(jù)管理>數(shù)據(jù)集。 2.單擊創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 3.選擇數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)來源以及導(dǎo)入路徑。 4.單擊提交，完成數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建。 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時(shí)的數(shù)據(jù)接入： 1.從 OBS 導(dǎo)入數(shù)據(jù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 2.從本地上傳數(shù)據(jù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。來自：專題![]()
傳數(shù)據(jù)/鏡像創(chuàng)建業(yè)務(wù)流程，支持一站式模型訓(xùn)練、微調(diào)、部署推理，提高用戶科學(xué)計(jì)算AI開發(fā)效率。 應(yīng)用場(chǎng)景 生物藥物 面向生物醫(yī)藥領(lǐng)域，提供自研與開源的多元化AI模型，包括華為云自研盤古藥物分子大模型及輔助制藥平臺(tái)，支撐藥企高效研發(fā)藥物 醫(yī)療健康 依托盤古醫(yī)學(xué)大模型，提供智慧診療、醫(yī)來自：產(chǎn)品![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 時(shí)間：2021-05-20 15:35:05 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)是描述事務(wù)的符號(hào)記錄，可以是數(shù)字，也可以是文字、圖形、圖像、音頻、視頻等，有多種表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)庫(kù)是存放數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)，是大量數(shù)據(jù)的集合。 存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的特點(diǎn)來自：百科![]()
您無需再次學(xué)習(xí)，云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS各引擎的操作方法與原生數(shù)據(jù)庫(kù)引擎的完全相同。云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS還兼容現(xiàn)有的程序和工具。使用數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)（ Data Replication Service ，簡(jiǎn)稱DRS），可用極低成本將數(shù)據(jù)遷移到華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，享受華為云數(shù)據(jù)庫(kù)為您帶來的超值服務(wù)。 數(shù)據(jù)庫(kù)-運(yùn)維便捷來自：專題![]()
務(wù)企業(yè)提升自身競(jìng)爭(zhēng)力的重要因素；而傳統(tǒng)自建數(shù)據(jù)中心在使用過程中會(huì)遇到如下問題： ? 計(jì)算集群建設(shè)屬于重資產(chǎn)，初期投資大、建設(shè)成本高、周期長(zhǎng)，無法滿足企業(yè)靈活的業(yè)務(wù)形態(tài)；業(yè)務(wù)閑暇時(shí)，資源浪費(fèi)；業(yè)務(wù)繁忙時(shí)，資源不足 ? 維護(hù)工作繁重， 壓力大，易出錯(cuò) ：在維護(hù)方面企業(yè)往往投入很多人力、物力，而無法全力聚焦企業(yè)自身的業(yè)務(wù)來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)安全審計(jì)采用旁路部署，獲取訪問數(shù)據(jù)庫(kù)流量、將流量數(shù)據(jù)上傳到審計(jì)系統(tǒng)、接收審計(jì)系統(tǒng)配置命令和上報(bào)數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)RDS關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的安全審計(jì) 審計(jì)E CS 自建數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)端部署數(shù)據(jù)庫(kù)安全審計(jì)Agent，獲取訪問數(shù)據(jù)庫(kù)流量、將流量數(shù)據(jù)上傳到審計(jì)系統(tǒng)、接收審計(jì)系統(tǒng)配置命令和上報(bào)數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)自建數(shù)據(jù)庫(kù)的安全審計(jì)來自：專題![]()
維度表和事實(shí)表，與多維模型所屬的業(yè)務(wù)對(duì)象保持一致，與多維模型中的最細(xì)數(shù)據(jù)粒度保持一致。 衍生指標(biāo)：是原子指標(biāo)通過添加限定、維度卷積而成，限定、維度均來源于原子指標(biāo)關(guān)聯(lián)表的屬性。 復(fù)合指標(biāo)：由一個(gè)或多個(gè)衍生指標(biāo)疊加計(jì)算而成，其中的維度、限定均繼承于衍生指標(biāo)。 數(shù)據(jù)集市建設(shè)：新建DM層并發(fā)布匯總表。來自：專題![]()
RDS for MySQL常見故障排除 查看詳情 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù)備份與恢復(fù) 查看詳情 RDS for MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例是什么 查看詳情 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)入門 查看詳情 連接云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 查看詳情 更多精選文章 如何連接RDS實(shí)例 RDS的計(jì)費(fèi)方式是怎樣的來自：專題![]()
流加密算法是指加密和解密雙方使用相同偽隨機(jī)加密數(shù)據(jù)流作為密鑰，明文數(shù)據(jù)依次與密鑰數(shù)據(jù)流順次對(duì)應(yīng)加密，得到密文數(shù)據(jù)流。實(shí)踐中數(shù)據(jù)通常是一個(gè)位（bit）并用異或（xor）操作加密。流密碼算法不需要填充，得到的密文長(zhǎng)度等于明文長(zhǎng)度。 GAUSS(DWS)快速入門 創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)（Database）是來自：專題![]()
部門的高效協(xié)同。 每逢大促，聰明的商家都會(huì)在商品名稱前加上“現(xiàn)貨秒發(fā)”幾個(gè)字，來強(qiáng)調(diào)現(xiàn)貨優(yōu)勢(shì)。的確，對(duì)于電商企業(yè)來說，備好充足的現(xiàn)貨，是迎戰(zhàn)大促最基本的操作。 壓力來到采購(gòu)部門這邊，大促期間庫(kù)存數(shù)據(jù)變化大，怎樣保證采購(gòu)在做備貨計(jì)劃時(shí)，參考的庫(kù)存數(shù)據(jù)是最新數(shù)據(jù)？ 基于石墨文檔支持多來自：云商店![]()
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for MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn) 查看詳情 RDS for MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例是什么 查看詳情 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for Mongo) 查看詳情 連接云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 查看詳情 電商大促秒殺用什么數(shù)據(jù)庫(kù) 查看詳情 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS對(duì)比自建數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)是什么 查看詳情來自：專題![]()
政企OA/辦公 金融核心交易 金融核心交易 適用于各類銀行核心交易系統(tǒng)分布式改造，數(shù)據(jù)庫(kù)的原生分布式能力可以極大的降低改造和遷移工作量。兩地三中心等極致高可用能力，可以為核心業(yè)務(wù)保駕護(hù)航。 優(yōu)勢(shì) 大容量高擴(kuò)展：支持TB~PB級(jí)單庫(kù)容量和在線擴(kuò)容，避免分庫(kù)分表，降低應(yīng)用開發(fā)難度 金來自：專題![]()
【業(yè)務(wù)遷移難】：現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)種類多，業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái)； 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析； 結(jié)合BI工具，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)，統(tǒng)一分析，支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘；來自：百科
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