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GaussDB 已經(jīng)支持開(kāi)源社區(qū),并提供主備版版本下載。 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB性能白皮書 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB性能白皮書 測(cè)試方法 提供 GaussDB使用 BenchmarkSQL進(jìn)行性能測(cè)試的方法和測(cè)試數(shù)據(jù)報(bào)告。 BenchmarkSQL,一個(gè)JDBC基準(zhǔn)測(cè)試工具,內(nèi)嵌了TPC-C測(cè)試腳本,支持很多數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自:專題重要。如果不采集這些日志,維護(hù)和管理云平臺(tái)將會(huì)變得非常困難。 了解詳情 云日志 采集的方法 在云平臺(tái)上進(jìn)行日志采集有多種方法 包括: 1. Agent采集。 在每臺(tái)主機(jī)上安裝采集Agent,這種方法常常用于采集操作系統(tǒng)級(jí)別的事件,如系統(tǒng)日志和網(wǎng)絡(luò)流量。 2. 應(yīng)用日志采集。 如果應(yīng)來(lái)自:專題
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AI開(kāi)發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉,從而總結(jié)得到研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,一般通過(guò)使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法,對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析、匯總和整理,以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值,發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開(kāi)發(fā)的基本流程 AI開(kāi)發(fā)的基本流程通??梢詺w納來(lái)自:百科
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華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè)提供某運(yùn)營(yíng)商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù),參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)(訓(xùn)練數(shù)據(jù)集),訓(xùn)練模型并檢測(cè)后續(xù)17天內(nèi)各KPI(測(cè)試數(shù)據(jù)集)中的異常。 【賽事簡(jiǎn)介】華為NAIE(網(wǎng)絡(luò)人工智能引擎)是一個(gè)讓網(wǎng)絡(luò)AI開(kāi)發(fā)更簡(jiǎn)單、網(wǎng)絡(luò)AI應(yīng)用更高效使能網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛的云服務(wù)平臺(tái)。來(lái)自:百科
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