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華為云杯2020深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測(cè) 華為云杯2020深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測(cè) 時(shí)間：2020-12-10 16:40:07 “華為云杯”2020深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽 ·粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測(cè)大賽以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題來(lái)自：百科些設(shè)備，如何對(duì)源源不斷采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理等等。而這篇博客我主要想分享下個(gè)人認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析可能應(yīng)該是什么樣的。 我把物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)歸納如下。我覺(jué)得最主要的4個(gè)特點(diǎn)是“大”，“小”，“高”，“低”。 “大”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)體量大，我們經(jīng)常聽(tīng)到的一個(gè)經(jīng)典的案例即GE發(fā)來(lái)自：百科
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華為云盤(pán)古大模型 華為云盤(pán)古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤(pán)古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識(shí)know-how與大模型能力相結(jié)來(lái)自：專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 云市場(chǎng)八大應(yīng)用市場(chǎng) 云市場(chǎng)八大應(yīng)用市場(chǎng) 時(shí)間：2021-02-23 11:50:53 云市場(chǎng) 華為云云市場(chǎng)搭建了包括基礎(chǔ)軟件市場(chǎng)、企業(yè)應(yīng)用市場(chǎng)、建站市場(chǎng)、安全市場(chǎng)、服務(wù)市場(chǎng)、解決方案市場(chǎng)、人工智能市場(chǎng)、物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)8大子市場(chǎng)，種類豐富，產(chǎn)品眾多，用戶可以在華為云云市場(chǎng)找到適合自己業(yè)務(wù)的軟件/服務(wù)。來(lái)自：云商店
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安全、易使用的運(yùn)行維護(hù)平臺(tái)，對(duì)外提供大容量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析能力，可解決各大企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理需求。用戶可以獨(dú)立申請(qǐng)和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive服務(wù)，用于快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 企業(yè)級(jí) 一來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 機(jī)器視覺(jué)十大創(chuàng)新方案高效應(yīng)對(duì)智慧交管十大挑戰(zhàn) 機(jī)器視覺(jué)十大創(chuàng)新方案高效應(yīng)對(duì)智慧交管十大挑戰(zhàn) 時(shí)間：2021-02-19 17:53:39 云計(jì)算 商品鏈接：交通事件檢測(cè)；前端科技 華為好望商城 【9月17日，天津】以“智匯津門(mén)，路暢行安”為主題的首屆全國(guó)智慧交來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鼎捷MES系統(tǒng)車間配置九大模塊簡(jiǎn)介 鼎捷MES系統(tǒng)車間配置九大模塊簡(jiǎn)介 時(shí)間：2021-03-30 10:36:24 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 商品介紹 服務(wù) 咨詢與培訓(xùn) 制造執(zhí)行MES MES 系統(tǒng)分為兩大功能區(qū)塊，再細(xì)分不同模塊或功能，兩大區(qū)塊為車間配置中心與現(xiàn)場(chǎng)來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 漫談Huawei LiteOS五大內(nèi)核模塊 漫談Huawei LiteOS五大內(nèi)核模塊 時(shí)間：2022-10-26 16:08:56 物聯(lián)網(wǎng) Huawei LiteOS是華為面向IoT領(lǐng)域，構(gòu)建的“統(tǒng)一物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)和中間件軟件平臺(tái)”，以輕量級(jí)（內(nèi)核小于10k來(lái)自：百科![]()
禁、報(bào)警和監(jiān)控三大部分。安防是物聯(lián)網(wǎng)的一大應(yīng)用市場(chǎng)，傳統(tǒng)安防對(duì)人員的依賴性比較大，非常耗費(fèi)人力，而智能安防能夠通過(guò)設(shè)備實(shí)現(xiàn)智能判斷。目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系統(tǒng)，該系統(tǒng)是對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行傳輸與存儲(chǔ)，并對(duì)其分析與處理。一個(gè)完整的智能安防系統(tǒng)主要包括三大部分，門(mén)禁、報(bào)警來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 時(shí)習(xí)知 | 我邀請(qǐng)來(lái)了華為大咖 時(shí)習(xí)知 | 我邀請(qǐng)來(lái)了華為大咖 時(shí)間：2024-08-09 18:46:18 華為云時(shí)習(xí)知咨詢?nèi)肟?gt;> 大家好！今天邀請(qǐng)到華為商城培訓(xùn)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人，給咱們講講華為商城是如何賦能商家的。 華為商城通過(guò)搭建線上學(xué)習(xí)平臺(tái)——商家學(xué)習(xí)中心來(lái)自：百科![]()
使用Loader導(dǎo)入數(shù)據(jù) Loader是實(shí)現(xiàn) MRS 與外部數(shù)據(jù)源如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、SFTP服務(wù)器、FTP服務(wù)器之間交換數(shù)據(jù)和文件的ETL工具，支持將數(shù)據(jù)或文件從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或文件系統(tǒng)導(dǎo)入到MRS系統(tǒng)中。 使用Loader導(dǎo)出數(shù)據(jù) 指導(dǎo)用戶通過(guò)在Loader界面將數(shù)據(jù)從MRS導(dǎo)出到外部的數(shù)據(jù)源。 MRS精選文章推薦來(lái)自：專題![]()
業(yè)務(wù)中，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。 敏捷BI有著“投入小、見(jiàn)效快”的特征，通過(guò)如“管理者駕駛艙”、“數(shù)據(jù)可視化大屏”、“自服務(wù)數(shù)據(jù)分析”等，使企業(yè)管理者和業(yè)務(wù)人員快速看到數(shù)字化成效。 永洪BI認(rèn)為，真正的敏捷BI，是“面向業(yè)務(wù)人員的可視化分析”工具，這是對(duì)傳統(tǒng)BI痛點(diǎn)的總結(jié)和未來(lái)趨勢(shì)的判斷。來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——人工智能的能與不能 大V講堂——人工智能的能與不能 時(shí)間：2020-12-15 11:39:38 通過(guò)本課程你將了解到人工智能能做什么，當(dāng)前AI應(yīng)用場(chǎng)景及技術(shù)如何落地。 課程簡(jiǎn)介 本課程將從算法和算力兩個(gè)維度對(duì)人工智能的能與不能展開(kāi)分析和討論。。 課程目標(biāo)來(lái)自：百科![]()
Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具，可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL），這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了簡(jiǎn)單的類SQL查詢語(yǔ)言，稱為HiveQL，它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計(jì)算依賴于MapReduce、Spark、Tez。來(lái)自：百科![]()
【云小課】不容錯(cuò)過(guò)！華為云新一代緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (for Redis) 【云小課】不容錯(cuò)過(guò)！華為云新一代緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Redis) 時(shí)間：2021-08-06 16:26:56 云小課 Redis 云數(shù)據(jù)庫(kù) 眾所周知，Redis是一來(lái)自：百科![]()
行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 應(yīng)用層：數(shù)據(jù)加載工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，均可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口與GaussDB(DWS)集成。GaussDB(DWS)兼容Postgre來(lái)自：百科![]()
Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具，可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL），這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了簡(jiǎn)單的類SQL查詢語(yǔ)言，稱為HiveQL，它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計(jì)算依賴于MapReduce、Spark、Tez。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 知識(shí)圖譜與大模型結(jié)合方法概述 知識(shí)圖譜與大模型結(jié)合方法概述 時(shí)間：2024-05-15 10:20:11 作者 | 黃巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》總結(jié)了大語(yǔ)言模型和知識(shí)圖來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 5G三大場(chǎng)景的應(yīng)用介紹 5G三大場(chǎng)景的應(yīng)用介紹 時(shí)間：2022-12-09 17:10:10 物聯(lián)網(wǎng) 之前聊到5G在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中收到廣泛應(yīng)用，本文來(lái)聊一聊5G三大場(chǎng)景的應(yīng)用介紹。 eMBB 首先來(lái)說(shuō)說(shuō)eMBB的定義。eMBB即增強(qiáng)型移動(dòng)寬帶，eMBB能給5G帶來(lái)自：百科![]()
到秒。 場(chǎng)景特點(diǎn)：面向流數(shù)據(jù)，支持Window、CEP、Join等復(fù)雜的流分析操作，毫秒級(jí)時(shí)延。 適用場(chǎng)景：實(shí)時(shí) 日志分析 ，網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控，實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)管控，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)ETL。 圖1實(shí)時(shí)流分析場(chǎng)景 物聯(lián)網(wǎng)IoT場(chǎng)景 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或邊緣設(shè)備，上傳數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）或者其來(lái)自：百科
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