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  • 大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景 內(nèi)容精選 換一換
  • 解決方案架構(gòu) 可信數(shù)據(jù)流通解決方案基于華為云 區(qū)塊鏈 服務(wù)、數(shù)據(jù)集成交換服務(wù)構(gòu)建去中心化、安全可信的數(shù)據(jù)交換服務(wù),實(shí)現(xiàn):確定數(shù)據(jù)主權(quán)、保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、高效共享交換、可信過程審計(jì)。 解決方案優(yōu)勢 確定數(shù)據(jù)主權(quán):數(shù)據(jù)資源通過多方共識(shí)達(dá)成權(quán)屬確定,確定數(shù)據(jù)所在位置,明確數(shù)據(jù)質(zhì)量維護(hù)責(zé)任主體和數(shù)據(jù)內(nèi)容。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫安全服務(wù)應(yīng)用場景 數(shù)據(jù)庫安全服務(wù)應(yīng)用場景 時(shí)間:2020-09-10 16:32:50 數(shù)據(jù)庫安全服務(wù)(Database Security Service)是一個(gè)智能的數(shù)據(jù)庫安全防護(hù)服務(wù),基于反向代理及機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制,提供敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)庫審計(jì)和防注入攻擊等功能,保障云上數(shù)據(jù)庫的安全
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  • 大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景 相關(guān)內(nèi)容
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)之四短距無線通信特點(diǎn)及應(yīng)用場景 常見物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)之四短距無線通信特點(diǎn)及應(yīng)用場景 時(shí)間:2022-11-10 14:22:08 物聯(lián)網(wǎng) 前面我們說道了IoT的有線通信技術(shù),本文我們來介紹IoT常見的無線通信技術(shù),其中無線的技術(shù)又可以被細(xì)分
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  • 大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景 更多內(nèi)容
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 覆蓋常見四應(yīng)用場景,華為云 CDN 能夠更好滿足企業(yè)業(yè)務(wù)加速需求! 覆蓋常見四應(yīng)用場景,華為云CDN能夠更好滿足企業(yè)業(yè)務(wù)加速需求! 時(shí)間:2023-02-02 17:45:03 【CDN最新促銷活動(dòng)】 眾所周知,華為云CDN在落地時(shí),相比較傳統(tǒng)的內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò),
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    等待 •模型TB級(jí)Checkpoint文件秒級(jí)保存和加載 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化,減少等待 •訓(xùn)練前將數(shù)據(jù) OBS 預(yù)熱至SFS Turbo •訓(xùn)練中寫入SFS Turbo的Checkpoint數(shù)據(jù)異步導(dǎo)出至OBS 冷熱數(shù)據(jù)自動(dòng)流動(dòng),降低成本 •SFS Turbo自定義數(shù)據(jù)淘汰策略,
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    安全云腦 _綜合態(tài)勢屏 安全云腦_綜合態(tài)勢屏 在現(xiàn)場講解匯報(bào)、實(shí)時(shí)監(jiān)控等場景下,為了獲得更好的演示效果,通常需要將安全云腦服務(wù)的分析結(jié)果展示在大型屏幕上。 安全云腦默認(rèn)提供一個(gè)綜合感知態(tài)勢屏,可以還原攻擊歷史,感知攻擊現(xiàn)狀,預(yù)測攻擊態(tài)勢,為用戶提供強(qiáng)大的事前、事中、事后安全管理能力,實(shí)現(xiàn)一屏全面感知。
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    云知識(shí) AR四核心能力 AR四核心能力 時(shí)間:2021-08-02 16:27:18 云市場 嚴(yán)選商城 企業(yè)應(yīng)用 協(xié)同辦公 商品介紹 將數(shù)字內(nèi)容疊加到現(xiàn)實(shí)世界中,對現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行“增強(qiáng)”,簡稱為“AR”。AR 四核心能力:1. 環(huán)境理解2.數(shù)據(jù)可視3.遠(yuǎn)程協(xié)作4.數(shù)據(jù)智能。 1.
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    。 什么是華為云Astro屏應(yīng)用盤古助手? 華為云Astro屏應(yīng)用盤古助手是由華為研發(fā)的基于盤古模型的AI助手,它能夠快速生成轉(zhuǎn)換器代碼,幫助您將數(shù)據(jù)接入屏,并擅長回答各類通用問題。無論是編程、技術(shù)咨詢還是其他領(lǐng)域的問題,華為云Astro屏應(yīng)用盤古助手都能為您提供準(zhǔn)確、邏輯性強(qiáng)且友好的回復(fù)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤應(yīng)用場景:NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 云硬盤應(yīng)用場景:NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 時(shí)間:2021-03-23 19:44:21 云硬盤 NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為讀寫密集型的應(yīng)用場景發(fā)生于部署各類數(shù)據(jù)庫,例如MongoDB、OracleSQL Server、
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    彈性云服務(wù)器 E CS _ECS數(shù)據(jù)存儲(chǔ)_ECS價(jià)格 云數(shù)據(jù)庫RDS RDS for MySQL限流_華為云數(shù)據(jù)庫RDS_自治限流_SQL限流 RDS for MySQL審計(jì)日志_開啟日志審計(jì)_數(shù)據(jù)庫審計(jì)_華為云數(shù)據(jù)庫RDS 連接RDS for MySQL數(shù)據(jù)庫_華為云數(shù)據(jù)庫RDS_語法_數(shù)據(jù)庫連接_連接命令
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    hadoop三組件是什么 hadoop三組件是什么 時(shí)間:2020-09-21 09:15:14 hadoop三組件mapreduce分布式運(yùn)算框架yarn任務(wù)調(diào)度平臺(tái)hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略:分塊存儲(chǔ)+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)(即數(shù)據(jù)備份):默認(rèn)
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    ,普遍存在用戶基數(shù)、營銷活動(dòng)頻繁、核心交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫響應(yīng)日益變慢的問題,制約業(yè)務(wù)發(fā)展。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù) 在工業(yè)監(jiān)控和遠(yuǎn)程控制、智慧城市的延展、智能家居、車聯(lián)網(wǎng)等物聯(lián)網(wǎng)場景下。傳感監(jiān)控設(shè)備多,采樣頻率高,數(shù)據(jù)規(guī)模,會(huì)產(chǎn)生超過單機(jī)數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)能力極限的數(shù)據(jù),造成數(shù)據(jù)庫容量瓶頸。 DDM
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    1、快速了解Astro Canvas屏 通過圖說和業(yè)務(wù)屏簡介,快速了解什么是Astro屏應(yīng)用,單擊初識(shí)Astro Canvas了解更多。 2、使用模板安裝一個(gè)業(yè)務(wù)屏,體驗(yàn)Astro Canvas Astro Canvas中,預(yù)置了綜合態(tài)勢、資產(chǎn)統(tǒng)計(jì)、設(shè)備管理等典型場景的屏模板,您可以基于模板,直接構(gòu)建業(yè)務(wù)大屏。
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    平滑擴(kuò)容:輕松添加RDS實(shí)例,自動(dòng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)重分布(Rebalance) 高讀寫性能:PB級(jí)數(shù)據(jù)量訪問;十倍于單機(jī)數(shù)據(jù)庫連接數(shù);百萬級(jí)高并發(fā) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù) 在工業(yè)監(jiān)控和遠(yuǎn)程控制、智慧城市的延展、智能家居、車聯(lián)網(wǎng)等物聯(lián)網(wǎng)場景下。傳感監(jiān)控設(shè)備多,采樣頻率高,數(shù)據(jù)規(guī)模,會(huì)產(chǎn)生超過單機(jī)數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)能力極限的數(shù)據(jù),造成數(shù)據(jù)
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    簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和屏模板,實(shí)時(shí)預(yù)覽,輕松搭建屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營人員也可基于需求快速配置屏。 簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和屏模板,實(shí)時(shí)預(yù)覽,輕松搭建屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營人員也可基于需求快速配置屏。 自定義屏模板 屏模板作為資產(chǎn)沉淀,可在項(xiàng)目中快速復(fù)用。 屏模板作為資產(chǎn)沉淀,可在項(xiàng)目中快速復(fù)用。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Istio應(yīng)用場景 Istio應(yīng)用場景 時(shí)間:2021-07-01 11:36:12 Istio的常見應(yīng)用場景包括以下這4個(gè): 1. 灰度發(fā)布:版本升級(jí)平滑過渡的一種方式,金絲雀發(fā)布、藍(lán)綠發(fā)布等; 2. 流量管理:負(fù)載均衡、連接池管理、熔斷、故障注入等; 3.
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    云知識(shí) V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn),從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) OpenTSDB應(yīng)用場景 OpenTSDB應(yīng)用場景 時(shí)間:2020-09-24 10:42:55 OpenTSDB是基于HBase的分布式的,可伸縮的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫。它存儲(chǔ)的是時(shí)間序列數(shù)據(jù),時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指在不同時(shí)間點(diǎn)上收集到的數(shù)據(jù),這類數(shù)據(jù)反映了一個(gè)對象隨時(shí)間的變化狀態(tài)或程度。
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