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- nba歷史數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云 設(shè)備接入IoTDA 操作使用中的常見(jiàn)問(wèn)題 設(shè)備接入IoTDA操作使用中的常見(jiàn)問(wèn)題 應(yīng)用服務(wù)器如何獲取設(shè)備上報(bào)到 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 的數(shù)據(jù)？ 有以下幾種方式： 應(yīng)用服務(wù)器調(diào)用查詢?cè)O(shè)備歷史數(shù)據(jù)接口，主動(dòng)從物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)獲取設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)。 應(yīng)用服務(wù)器調(diào)用訂閱平臺(tái)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)接口，使物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)時(shí)，主動(dòng)將數(shù)據(jù)推送給應(yīng)用服務(wù)器。來(lái)自：專(zhuān)題對(duì)全廠性能源事故的反應(yīng)能力，減少生產(chǎn)中斷和損失。5. 提供直觀展示和監(jiān)控功能：能源管理系統(tǒng)可以在系統(tǒng)登錄首頁(yè)展示能源消耗指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)圖表和歷史數(shù)據(jù)曲線，實(shí)時(shí)監(jiān)控能源數(shù)值，幫助企業(yè)直觀了解能源使用情況。6. 報(bào)警和異常管理：能源管理系統(tǒng)可以通過(guò)預(yù)設(shè)的參數(shù)上下限閾值進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，當(dāng)能源來(lái)自：專(zhuān)題
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注意：禁止使用DEL直接刪除大Key，可能會(huì)造成Redis阻塞，甚至主備倒換。 合理設(shè)置過(guò)期時(shí)間并對(duì)過(guò)期數(shù)據(jù)定期清理。 合理設(shè)置過(guò)期時(shí)間，避免歷史數(shù)據(jù)在Redis中大量堆積。由于Redis的惰性刪除策略，過(guò)期數(shù)據(jù)可能并不能及時(shí)清理，如果發(fā)現(xiàn)Redis過(guò)期Key清理較慢，建議配置過(guò)期Key掃描。來(lái)自：專(zhuān)題可觀測(cè)性分析：基于四層指標(biāo)體系（基礎(chǔ)設(shè)施層指標(biāo)、中間件層指標(biāo)、應(yīng)用層指標(biāo)和業(yè)務(wù)層指標(biāo)），通過(guò)事務(wù)監(jiān)控、容器監(jiān)控、普羅監(jiān)控等功能，提供異常檢測(cè)、歷史數(shù)據(jù)分析、性能分析、關(guān)聯(lián)性和場(chǎng)景化分析等可觀測(cè)性分析能力。 采集管理：統(tǒng)一管理插件，并為 AOM 提供指令下發(fā)功能，如腳本下發(fā)和執(zhí)行。 開(kāi)放：支來(lái)自：專(zhuān)題
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針對(duì)電力、熱力、建材、冶金、紡織、造紙等重點(diǎn)耗能行業(yè)的水、電、氣等動(dòng)力進(jìn)行管理，做到對(duì)企業(yè)能源動(dòng)力設(shè)備和高能耗設(shè)備的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控、能耗水平分析、歷史數(shù)據(jù)對(duì)比等，讓企業(yè)做到能耗數(shù)據(jù)了然于心，并且找到能耗可優(yōu)化點(diǎn)，為企業(yè)提供能耗管理和優(yōu)化服務(wù)。 智物聯(lián)Mixlinker工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案，助來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云設(shè)備接入平臺(tái)操作使用中的常見(jiàn)問(wèn)題 設(shè)備接入IoTDA操作使用中的常見(jiàn)問(wèn)題 應(yīng)用服務(wù)器如何獲取設(shè)備上報(bào)到物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)？ 有以下幾種方式： 應(yīng)用服務(wù)器調(diào)用查詢?cè)O(shè)備歷史數(shù)據(jù)接口，主動(dòng)從物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)獲取設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)。 應(yīng)用服務(wù)器調(diào)用訂閱平臺(tái)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)接口，使物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)時(shí)，主動(dòng)將數(shù)據(jù)推送給應(yīng)用服務(wù)器。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
存遵循源站”功能，將導(dǎo)致 CDN 不能緩存引起預(yù)熱失敗。 CDN網(wǎng)絡(luò)加速 最多能查詢多長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)？ 1、統(tǒng)計(jì)分析：CDN只能查到最近90天的歷史數(shù)據(jù)，可查詢的時(shí)間跨度最長(zhǎng)為31天。 2、日志：CDN支持查詢和下載最近30天的日志內(nèi)容。 CDN網(wǎng)絡(luò)加速域名受到攻擊時(shí)會(huì)回源嗎？ 如果加速來(lái)自：專(zhuān)題![]()
預(yù)熱基礎(chǔ)異構(gòu)函數(shù)實(shí)例：提前初始化設(shè)備和依賴(lài)庫(kù)，設(shè)備初始化時(shí)延降低至0ms。 模型加載和計(jì)算pipeline化：模型按Layer分批加載，并根據(jù)用戶SLA和模型推理時(shí)延歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建最優(yōu)pipeline, 降低參數(shù)加載和模型推理總時(shí)延。 GPU資源利用率低：業(yè)務(wù)事件觸發(fā)，非長(zhǎng)穩(wěn)運(yùn)行，訓(xùn)練算法運(yùn)行僅需1/4張GP來(lái)自：專(zhuān)題![]()
據(jù)中。 說(shuō)明： 全量階段使用快照模式導(dǎo)出能夠有效提升全量+增量場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)同步效率，但PostgreSQL的快照機(jī)制會(huì)使導(dǎo)出期間數(shù)據(jù)庫(kù)的歷史數(shù)據(jù)不能被回收，可能有空間膨脹的現(xiàn)象。建議在全量或增量數(shù)據(jù)量大且源庫(kù)磁盤(pán)空間充足的情況下使用該方式。 同步對(duì)象 同步對(duì)象選擇的粒度可以為庫(kù)級(jí)來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)中。 說(shuō)明：全量階段使用快照模式導(dǎo)出能夠有效提升全量+增量場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)同步效率，但PostgreSQL的快照機(jī)制會(huì)使導(dǎo)出期間數(shù)據(jù)庫(kù)的歷史數(shù)據(jù)不能被回收，可能有空間膨脹的現(xiàn)象。建議在全量或增量數(shù)據(jù)量大且源庫(kù)磁盤(pán)空間充足的情況下使用該方式。 同步對(duì)象 同步對(duì)象選擇的粒度可以為庫(kù)級(jí)來(lái)自：百科![]()
華為云設(shè)備接入IoTDA操作使用中的常見(jiàn)問(wèn)題 設(shè)備接入IoTDA操作使用中的常見(jiàn)問(wèn)題 應(yīng)用服務(wù)器如何獲取設(shè)備上報(bào)到物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)？ 有以下幾種方式： 應(yīng)用服務(wù)器調(diào)用查詢?cè)O(shè)備歷史數(shù)據(jù)接口，主動(dòng)從物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)獲取設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)。 應(yīng)用服務(wù)器調(diào)用訂閱平臺(tái)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)接口，使物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)時(shí)，主動(dòng)將數(shù)據(jù)推送給應(yīng)用服務(wù)器。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
查詢歷史數(shù)據(jù)的分析統(tǒng)計(jì)。本接口數(shù)據(jù)僅用于學(xué)習(xí)分析，不得用于對(duì)外展示！根據(jù)股票代碼、日期獲取股票歷史數(shù)據(jù)及相關(guān)分析，返回日期、開(kāi)盤(pán)價(jià)、收盤(pán)價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、成交量、成交額、換手率、漲跌幅等，可繪制相應(yīng)日線圖及走勢(shì)（已獲“國(guó)家二級(jí)等保”）股票歷史行情數(shù)據(jù),股票相關(guān)分析來(lái)自：其他![]()
盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型 盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型 通過(guò)歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到的面向結(jié)構(gòu)化任務(wù)場(chǎng)景，針對(duì)事物發(fā)展趨勢(shì)、狀態(tài)類(lèi)別等進(jìn)行量化預(yù)測(cè)的預(yù)訓(xùn)練大模型 通過(guò)歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到的面向結(jié)構(gòu)化任務(wù)場(chǎng)景，針對(duì)事物發(fā)展趨勢(shì)、狀態(tài)類(lèi)別等進(jìn)行量化預(yù)測(cè) 重磅發(fā)布盤(pán)古統(tǒng)一編碼預(yù)測(cè)大模型 跨模態(tài)知識(shí)融合 專(zhuān)家咨詢 ModelArts來(lái)自：產(chǎn)品![]()
點(diǎn)工具涉及到的設(shè)計(jì)文件、BOM文件等，都在各自的系統(tǒng)，無(wú)法有效的進(jìn)行協(xié)同 設(shè)計(jì)類(lèi)軟件都是客戶端，設(shè)計(jì)完的文件都保存到本地，是通過(guò)郵件的方式傳遞給上下游的，會(huì)有數(shù)據(jù)安全隱患 歷史數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換困難 解決方案 基于蜂巢工具鏈集成開(kāi)發(fā)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)外部模型DFM檢查、模具快速設(shè)計(jì)、模流分析、加工編程、現(xiàn)場(chǎng)交付的線性有序流轉(zhuǎn)來(lái)自：解決方案![]()
；2、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練Ø 歷史數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)優(yōu)化明確數(shù)據(jù)的收集（元數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)）要求，數(shù)據(jù)預(yù)處理；Ø 配置元數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)導(dǎo)入通過(guò)智慧供熱后臺(tái)對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行數(shù)據(jù)配置；Ø 模型訓(xùn)練、模型確認(rèn)、模型發(fā)布、模型調(diào)優(yōu)通過(guò)后臺(tái)以及導(dǎo)入的元數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練、確認(rèn)、調(diào)優(yōu)、發(fā)布；Ø來(lái)自：其他![]()
CAD、SHP，歷史數(shù)據(jù)查詢，圖片導(dǎo)出；專(zhuān)題渲染、地圖標(biāo)注、分屏對(duì)比；圖層信息查詢與搜索、圖層調(diào)整、圖例顯示、顏色飽和度切換等.該商品主要包括圖層顯示、圖層疊加、空間圖形及圖文檔的查詢與搜索；用地平衡表、用地構(gòu)成分析、自定義查詢統(tǒng)計(jì)；加載CAD、SHP，歷史數(shù)據(jù)查詢，圖片導(dǎo)出；專(zhuān)來(lái)自：其他![]()
成功100%；,4、強(qiáng)大的算法模型能力：數(shù)十行業(yè)級(jí)NLP算法 行業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜&事理圖譜能力；,1、豐富的歷史數(shù)據(jù)沉淀：6年國(guó)內(nèi)社媒、新聞資訊、短視視頻 數(shù)據(jù)； 2年海外歷史數(shù)據(jù)；來(lái)自：其他![]()
行業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜&事理圖譜能力；,3、10年以上的政企服務(wù)經(jīng)驗(yàn)與能力：服務(wù)超過(guò)200個(gè)政府和大型頭部企業(yè)，實(shí)施成功100%；,1、豐富的歷史數(shù)據(jù)沉淀：6年國(guó)內(nèi)社媒、新聞資訊、短視視頻 數(shù)據(jù)； 2年海外歷史數(shù)據(jù)；來(lái)自：其他![]()
小翼數(shù)據(jù)處理助手針對(duì)電力巡檢過(guò)程中產(chǎn)生的大量巡檢數(shù)據(jù)，提供新的數(shù)據(jù)處理方式，通過(guò)小翼數(shù)據(jù)處理助手可對(duì)巡檢數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理、并導(dǎo)出標(biāo)準(zhǔn)報(bào)告，同時(shí)具備歷史數(shù)據(jù)檢索、缺陷快速重命名等功能缺陷分析軟件提供了后期數(shù)據(jù)處理的整套流程，根據(jù)巡檢方式和數(shù)據(jù)信息，快速對(duì)照片進(jìn)行規(guī)范化命名和匹配分類(lèi)，提供人性來(lái)自：其他![]()
國(guó)控地表水自動(dòng)站歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可以同時(shí)獲取的數(shù)據(jù)接口，自2014年起，不同時(shí)間段的斷面數(shù)量與監(jiān)測(cè)指標(biāo)數(shù)量不同，使用時(shí)請(qǐng)注意。數(shù)據(jù)來(lái)源為生態(tài)環(huán)境部國(guó)控地表水自動(dòng)站水質(zhì)公開(kāi)數(shù)據(jù)。所提供數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)自2014年起，2020-11-07前有100個(gè)左右斷面，之后有1600多個(gè)斷面。202來(lái)自：其他
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