- 實(shí)現(xiàn)燈泡的開關(guān) 內(nèi)容精選 換一換
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常高的要求。如果使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),會(huì)涉及到按評(píng)論時(shí)間逆排序,隨著評(píng)論越來(lái)越多,排序效率越來(lái)越低,且并發(fā)頻繁。 解決方案 使用分布式緩存服務(wù)(D CS )的Redis緩存,可以從不同的維度,對(duì)某個(gè)key-value的列表進(jìn)行降序顯示。例如,直播彈幕中的彈幕列表,可以采用zset有序集合來(lái)自:百科應(yīng)用、秒級(jí)流量接管能力。業(yè)務(wù)應(yīng)用的實(shí)例可以多云多活的部署在不同云上的容器服務(wù)中,當(dāng)云單點(diǎn)宕機(jī)故障發(fā)生時(shí),集群聯(lián)邦可以秒級(jí)自動(dòng)完成應(yīng)用實(shí)例的彈性遷移以及流量的切換,業(yè)務(wù)的可靠性大大提升。 多活容災(zāi)方案示意如下圖所示,通過(guò)創(chuàng)建域名訪問(wèn)規(guī)則,將應(yīng)用分發(fā)到3個(gè)Kubernetes集群,包來(lái)自:專題
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來(lái)自:百科經(jīng)過(guò)以上措施, 華為云Stack 中的每個(gè)服務(wù)單元都變成了一塊“樂(lè)高積木”,提供了標(biāo)準(zhǔn)的“卡槽”,為高效交付打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ) 簡(jiǎn)單易用的自動(dòng)化交付平臺(tái) 通過(guò)良好的架構(gòu)設(shè)計(jì),我們有了一堆可根據(jù)客戶需求靈活組裝的積木。但是,玩過(guò)樂(lè)高的朋友可能深有體會(huì),對(duì)于大型的樂(lè)高模型,雖然每一塊都有標(biāo)準(zhǔn)的接口,但是面對(duì)來(lái)自:百科
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通過(guò)實(shí)操最終得到AI成功識(shí)別人車的結(jié)果。 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.創(chuàng)建 OBS 桶和目錄 3.拷貝數(shù)據(jù)集到OBS桶 4.創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 5.模型導(dǎo)入 6.模型部署 7.發(fā)起檢測(cè) 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。來(lái)自:百科HDFS支持即席探索場(chǎng)景實(shí)時(shí)分析,Kafka流數(shù)據(jù)高速入庫(kù)支持實(shí)時(shí)報(bào)表生成。 多租戶負(fù)載管理和近似計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)高效報(bào)表開發(fā)和可視化分析。 客戶收益: 按需擴(kuò)容,業(yè)務(wù)不中斷。 新的數(shù)據(jù)分析模型上線后,可實(shí)時(shí)獲得分析結(jié)果,營(yíng)銷精準(zhǔn)率提高50%以上。 典型可視化報(bào)表查詢分析響應(yīng)時(shí)間從過(guò)去來(lái)自:百科WeLink ,通過(guò)構(gòu)建企業(yè)移動(dòng)應(yīng)用的新能力,推動(dòng)企業(yè)組織辦公模式的變革,在為企業(yè)提供“信息管道”和“工作入口”的同時(shí),支撐企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。 華為云作為全球領(lǐng)先的云計(jì)算和大數(shù)據(jù)服務(wù)商,始終堅(jiān)持以客戶為中心,通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新為制造業(yè)企業(yè)提供穩(wěn)定可靠的云服務(wù)。 作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要環(huán)節(jié)之一,制造企業(yè)需要在了來(lái)自:百科掌握crcutil遷移組件的使用 ③ 熟悉編譯安裝的過(guò)程 實(shí)驗(yàn)摘要 1.預(yù)置實(shí)驗(yàn)環(huán)境 2.登錄華為云 3.登錄 彈性云服務(wù)器 4.代碼掃描工具使用 5.crcutil組件遷移 【華為云】企業(yè)上云最佳實(shí)踐 華為云最佳實(shí)踐,是基于華為云眾多客戶上云的成功案例提煉而成的典型場(chǎng)景實(shí)踐指導(dǎo),可以幫助您來(lái)自:百科通過(guò)使用智能耳標(biāo)+數(shù)據(jù)基站,實(shí)現(xiàn)對(duì)牲畜信息的采集,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程自動(dòng)監(jiān)管。 視頻攝像頭+邊緣計(jì)算的方式袖對(duì)牲畜數(shù)量的一個(gè)全程可視化實(shí)時(shí)監(jiān)管。 針對(duì)游牧的牲畜,采用了無(wú)人機(jī)+AI算法的智能化監(jiān)管。 目前采用最多的,就是第2種智能耳標(biāo)和第3種視頻AI算法這兩種監(jiān)管方式。 那么最常用到的智能耳標(biāo)監(jiān)管方式又適用于具體哪些場(chǎng)景呢?來(lái)自:百科物模型,是智能設(shè)備的抽象模型,用于描述設(shè)備具備的能力和特性,包括設(shè)備信息、屬性、命令、事件等。IoT Stage通過(guò)物模型的標(biāo)準(zhǔn)化,實(shí)現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與設(shè)備的解耦,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和應(yīng)用只需要按照標(biāo)準(zhǔn)的物模型去完成開發(fā),在安裝部署后就能夠自動(dòng)完成對(duì)接。SI在設(shè)計(jì)物聯(lián)網(wǎng)方案的時(shí)候,可以自由組合應(yīng)用和設(shè)備,使物聯(lián)網(wǎng)方案設(shè)來(lái)自:百科
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