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過濾，數(shù)據(jù)轉換等等 時序分析 專為物聯(lián)網(wǎng)時序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務，包括高壓縮比的時序數(shù)據(jù)存儲，高效的時序查詢效率，海量時間線能力； 海量接入：海量時間線能力，最大可達億級 時序存儲：列式存儲及專用壓縮算法，高壓縮率 高效查詢：基于時間多維度聚合，近實時分析查詢 數(shù)據(jù)可視化 ：提供時序來自：百科短視頻行業(yè)的內容去頭部化趨勢較為明顯，而短視頻內容的永久存儲又給業(yè)務的運營成本帶來較大的壓力。所以，針對短視頻的壓縮可以大幅降低短視頻平臺OPEX。FPGA視頻轉碼加速服務可以高效的實現(xiàn)復雜編碼算法，提升視頻壓縮比和壓縮效率。 優(yōu)勢 2+倍性能；2+倍能耗比 通過實測，F(xiàn)P1單卡實例，可以支持路4路720P30（H來自：百科
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CDN 服務推薦配置（可選） 成功添加加速域名以后，您可以根據(jù)業(yè)務需要配置緩存規(guī)則、智能壓縮、安全加速等，提高緩存命中率、優(yōu)化加速效果、提升安全性。 成功添加加速域名以后，您可以根據(jù)業(yè)務需要配置緩存規(guī)則、智能壓縮、安全加速等，提高緩存命中率、優(yōu)化加速效果、提升安全性。 了解詳情 CDN服務日志管理來自：專題
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，單實例支持超10萬時間線，最大億級時間線。通過采用列式存儲布局，不同數(shù)據(jù)類型（如時間類型，浮點型）采用不同壓縮算法，相比開源OpenTSDB壓縮率提升10倍，獲得極致壓縮率。支持倒排索引，相對開源OpenTSDB查詢效率提升10倍以上。另外，IoT數(shù)據(jù)分析服務還提供時序數(shù)據(jù)洞察來自：百科![]()
來自：專題![]()
BCFtools是一組實用程序，以Variant Call Format（VCF）及其二進制副本BCF處理變量調用。所有命令都可以與未壓縮和BGZF壓縮的VCF和BCF透明地一起使用。 配置流程 1.配置編譯環(huán)境 安裝相關依賴。 yum install zlib-devel bzip2來自：百科![]()
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每次訪問得到的都是相同的文件，例如：圖片、視頻、網(wǎng)站中的文件（html、css、js）、軟件安裝包、apk文件、壓縮包文件等。 每次訪問得到的都是相同的文件，例如：圖片、視頻、網(wǎng)站中的文件（html、css、js）、軟件安裝包、apk文件、壓縮包文件等。 CDN動態(tài)資源 每次訪問得到的都是不同來自：專題![]()
是相對平穩(wěn)。 高壓縮率 高壓縮率能夠帶來兩方面的收益。一方面能夠節(jié)省大量的硬件存儲成本，節(jié)省硬盤的開銷。另一方面壓縮后的數(shù)據(jù)可以更容易存儲到內存中，顯著提高查詢的性能。 高壓縮率能夠帶來兩方面的收益。一方面能夠節(jié)省大量的硬件存儲成本，節(jié)省硬盤的開銷。另一方面壓縮后的數(shù)據(jù)可以更容易存儲到內存中，顯著提高查詢的性能。來自：專題![]()
時間線Hash”兩層打散，分布式并行寫入,且最高每天處理萬億級時間點寫入。 靈活彈性 計算獨立按需擴展、擴容不遷移數(shù)據(jù)，分鐘級完成集群節(jié)點擴縮容。 高壓縮率 列式存儲布局和專用壓縮算法，相比開源版本壓縮率可以提升5~10倍左右。 高查詢性能 多節(jié)點多線程并行查詢，可高效處理高并發(fā)大數(shù)據(jù)量分析任務。 GeminiDB來自：專題![]()
針對IoT設備內存空間小的問題，LiteAI應用了模型量化技術，將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點，實現(xiàn)75%模型壓縮；實現(xiàn)更合理的內存管理算法，最大化內存復用率，絕大部分場景下達到內存使用下限值；提供模型壓縮及聚類算法供開發(fā)者選擇，進一步減少內存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速來自：百科![]()
多種索引技術、全局字典編碼和多次的Push down優(yōu)化，從而對TB級數(shù)據(jù)查詢進行最快響應。 高效率數(shù)據(jù)壓縮：CarbonData使用輕量級壓縮和重量級壓縮的組合壓縮算法壓縮數(shù)據(jù)，可以減少60%~80%數(shù)據(jù)存儲空間，很大程度上節(jié)省硬件存儲成本。 CarbonData索引緩存服務器來自：專題![]()
日志讀寫流量包括寫流量和讀流量，詳細說明如下： 寫流量：數(shù)據(jù)（壓縮后）被上傳到日志服務時，按照傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量計算寫流量費用。 例如：原始數(shù)據(jù)量為5GB，則上傳到 云日志 服務會產生1GB（壓縮率20%）的寫流量。 讀流量：讀流量暫未統(tǒng)計和收費。 按量付費： 讀寫流量費用= 寫流量（GB，20%壓縮率）× 每GB單價 500來自：專題![]()
的先后順序，圖片壓縮處理完一個分塊可以直接流轉到下一個步驟，而不需要等待圖片壓縮把所有分塊處理完再開始加水印的任務。 操作步驟 創(chuàng)建一個圖片壓縮的函數(shù)，其中代碼在處理返回數(shù)據(jù)通過 ctx.Write() 函數(shù)將結果以流式數(shù)據(jù)的形式返回： 說明：目前只支持go函數(shù)！ FunctionGraph來自：專題![]()
通過備份文件恢復數(shù)據(jù)庫，從而保證數(shù)據(jù)可靠性。 云數(shù)據(jù)庫 RDS通過Sysbench導入數(shù)據(jù)模型和一定量的數(shù)據(jù)，備份后壓縮比約為80%。其中，重復數(shù)據(jù)越多，壓縮比越高。壓縮比=備份文件占用的空間/數(shù)據(jù)文件占用的空間*100%。 備份類型 全量備份：對所有目標數(shù)據(jù)進行備份。全量備份總是備來自：專題![]()
1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經網(wǎng)絡 第4章 數(shù)據(jù)高效的神經網(wǎng)絡壓縮 第5章 1-bit等價性研究 華為云 面向未來的智能世來自：百科
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