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物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于： 降低存儲(chǔ)成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質(zhì)量充分數(shù)據(jù)挖掘如何通過數(shù)據(jù)的冷熱分級(jí)，選擇不同的存儲(chǔ)及壓縮策略，在保證一定查詢效率條件下，降低綜合存儲(chǔ)成本。 充分數(shù)據(jù)挖掘 如何盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息。 提升處理效率來自：百科![]()
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據(jù)占用大，成本高，采用快照功能可以很好的解決這些問題。 2.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)多方面應(yīng)用：利用快照創(chuàng)建的多個(gè)卷可以同時(shí)為多種業(yè)務(wù)服務(wù)，例如，應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、報(bào)表查詢、開發(fā)測(cè)試等多種業(yè)務(wù)。這樣既保護(hù)了源數(shù)據(jù)，又賦予了備份數(shù)據(jù)新的用途，滿足企業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的多方面需求。 關(guān)鍵技術(shù)： 1.應(yīng)用緩存來自：百科![]()
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2020年華為云AI實(shí)戰(zhàn)營 時(shí)間：2020-12-11 11:15:04 本課程基于華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺(tái) ，主要內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例，模型訓(xùn)練、測(cè)試、評(píng)估全流程覆蓋，配合代碼講解和課后作業(yè)，幫助您掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。來自：百科![]()
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在當(dāng)今移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代，數(shù)據(jù)為王，數(shù)據(jù)挖掘及如何高效存儲(chǔ)是熱點(diǎn)技術(shù)，結(jié)合當(dāng)前行業(yè)流行的python語言從海量信息中識(shí)別、提取和存儲(chǔ)有用的信息，并存入到 OBS 和RDS數(shù)據(jù)庫中，用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分析、素材收集等場(chǎng)景。 內(nèi)容大綱： 1、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的熱點(diǎn)——數(shù)據(jù)挖掘介紹; 2、基于Python的爬蟲系統(tǒng)架構(gòu);來自：百科![]()
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