- 數(shù)據(jù)庫的學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-16 09:52:25 云計(jì)算是未來的方向, 云數(shù)據(jù)庫 是解決方案的核心,學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運(yùn)維管理,數(shù)據(jù)庫遷移和根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景出具解決方案的能力。 課程簡(jiǎn)介 課程覆蓋了華為云對(duì)各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷移方案和實(shí)來自:百科角色: IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力,可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請(qǐng)求條件等?;诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化的安全管控要求。來自:專題
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角色:IAM最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力,可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請(qǐng)求條件等?;诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化的安全管控要求。來自:專題錄就是描述學(xué)生的數(shù)據(jù),通過這種格式的數(shù)據(jù)可以描述許許多多其他的學(xué)生。 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫是長(zhǎng)期存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi),有組織的可共享的大量數(shù)據(jù)的集合。它具有以下三個(gè)特點(diǎn)。第一、永久存儲(chǔ),數(shù)據(jù)庫要提供數(shù)據(jù)長(zhǎng)期存儲(chǔ)的可靠機(jī)制。在系統(tǒng)出現(xiàn)故障以后,能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù),保證存入數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)不會(huì)丟失。第來自:百科
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變更后的實(shí)例規(guī)格的價(jià)格計(jì)費(fèi)。 擴(kuò)容存儲(chǔ)空間:您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求增加您的存儲(chǔ)空間,擴(kuò)容后即刻按照新的存儲(chǔ)空間計(jì)費(fèi)。您需要注意的是存儲(chǔ)空間只允許擴(kuò)容,不能縮容。擴(kuò)容磁盤的大小必須是(40*分片數(shù)量)的整數(shù)倍。 續(xù)費(fèi) 目前 GaussDB 提供“按需計(jì)費(fèi)”和“包年/包月”計(jì)費(fèi)方式的購買方式來自:專題
業(yè)務(wù)規(guī)模增大,數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量和承載的業(yè)務(wù)壓力也不斷增加。數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)也必須隨之變化。 如上的架構(gòu)分類方法,是一種按照主機(jī)數(shù)量來區(qū)分的分類方式,分別是單機(jī)架構(gòu)和多機(jī)架構(gòu)。單機(jī)架構(gòu)分為單主機(jī)和獨(dú)立主機(jī),多機(jī)架構(gòu)分為分組和分片。 為了避免應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)庫服務(wù)對(duì)資源的競(jìng)爭(zhēng),單機(jī)架構(gòu)也來自:百科
形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺、 語音識(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自:百科
,管理系統(tǒng)應(yīng)具備將數(shù)據(jù)庫從錯(cuò)誤狀態(tài)恢復(fù)到某一已知的正確狀態(tài)的功能。 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展有以下三個(gè)特點(diǎn): 1、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展集中在數(shù)據(jù)模型的發(fā)展上,數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ),所以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分。數(shù)據(jù)庫模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)劃分的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、來自:百科
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征,不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征,上一層的輸出來自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自:百科
法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營,是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,來自:專題
企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下的安全挑戰(zhàn),如何應(yīng)對(duì)非法入侵顯得尤為重要,微認(rèn)證通過對(duì)主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè),識(shí)別病毒并查殺隔離,保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 ¥88.00 立即購買 Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)的頻繁和嚴(yán)重;暴力破解仍是安全事件的“高發(fā)地”,利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊的安全事件占近年來年安全事件總數(shù)的33%來自:專題
《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的自販機(jī)銷量分析》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的自販機(jī)銷量分析》 在線課程 完成使命認(rèn)證即可免費(fèi)使用 《人人學(xué)IoT》 本課程從物聯(lián)網(wǎng)的背景知識(shí)引入,通過物聯(lián)網(wǎng)概述到“云-管-端“的課程體系,涵蓋華為物聯(lián)網(wǎng)認(rèn)證60%的知識(shí)點(diǎn),帶大家從華為物聯(lián)網(wǎng)入門到精通。來自:專題
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