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- gzip壓縮 內(nèi)容精選 換一換
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華為云DevCloud中已創(chuàng)建項(xiàng)目，整個(gè)PHP項(xiàng)目在本地打好zip格式壓縮包。 測(cè)試環(huán)境使用的主機(jī)IP，登錄用戶名/密碼。 詳細(xì)步驟 1、授信主機(jī)的添加 因PHP開發(fā)的項(xiàng)目不需要進(jìn)行編譯構(gòu)建,所以建議是本地直接壓縮為*.zip格式的壓縮包,部署時(shí)手動(dòng)上傳即可。 進(jìn)入部署頁(yè)面,右上角點(diǎn)擊授信機(jī)器管理來自：百科物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力，關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力包含： 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成，降低開發(fā)門檻； 2. 提供極致壓縮率，PB級(jí)冷數(shù)據(jù)歸檔/查詢無(wú)負(fù)擔(dān)； 3. ServerlessSpark，標(biāo)準(zhǔn)SQL接口，無(wú)開發(fā)障礙； 4. 內(nèi)置OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)，配合BI提供亞秒級(jí)查詢響應(yīng)。來自：百科
- gzip壓縮 相關(guān)內(nèi)容
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針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法，最大化內(nèi)存復(fù)用率，絕大部分場(chǎng)景下達(dá)到內(nèi)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(jìn)一步減少內(nèi)存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速來自：百科短視頻行業(yè)的內(nèi)容去頭部化趨勢(shì)較為明顯，而短視頻內(nèi)容的永久存儲(chǔ)又給業(yè)務(wù)的運(yùn)營(yíng)成本帶來較大的壓力。所以，針對(duì)短視頻的壓縮可以大幅降低短視頻平臺(tái)OPEX。FPGA視頻轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)可以高效的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜編碼算法，提升視頻壓縮比和壓縮效率。 優(yōu)勢(shì) 2+倍性能；2+倍能耗比 通過實(shí)測(cè)，F(xiàn)P1單卡實(shí)例，可以支持路4路720P30（H來自：百科
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過濾，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等等 時(shí)序分析 專為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù)，包括高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，高效的時(shí)序查詢效率，海量時(shí)間線能力； 海量接入：海量時(shí)間線能力，最大可達(dá)億級(jí) 時(shí)序存儲(chǔ)：列式存儲(chǔ)及專用壓縮算法，高壓縮率 高效查詢：基于時(shí)間多維度聚合，近實(shí)時(shí)分析查詢 數(shù)據(jù)可視化 ：提供時(shí)序來自：百科![]()
，單實(shí)例支持超10萬(wàn)時(shí)間線，最大億級(jí)時(shí)間線。通過采用列式存儲(chǔ)布局，不同數(shù)據(jù)類型（如時(shí)間類型，浮點(diǎn)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(duì)開源OpenTSDB查詢效率提升10倍以上。另外，IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)還提供時(shí)序數(shù)據(jù)洞察來自：百科![]()
是相對(duì)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(chǔ)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(chǔ)到內(nèi)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(chǔ)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(chǔ)到內(nèi)存中，顯著提高查詢的性能。來自：專題![]()
時(shí)間線Hash”兩層打散，分布式并行寫入,且最高每天處理萬(wàn)億級(jí)時(shí)間點(diǎn)寫入。 靈活彈性 計(jì)算獨(dú)立按需擴(kuò)展、擴(kuò)容不遷移數(shù)據(jù)，分鐘級(jí)完成集群節(jié)點(diǎn)擴(kuò)縮容。 高壓縮率 列式存儲(chǔ)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(diǎn)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(wù)。 GeminiDB來自：專題![]()
來自：專題![]()
BCFtools是一組實(shí)用程序，以Variant Call Format（VCF）及其二進(jìn)制副本BCF處理變量調(diào)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(guān)依賴。 yum install zlib-devel bzip2來自：百科![]()
針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法，最大化內(nèi)存復(fù)用率，絕大部分場(chǎng)景下達(dá)到內(nèi)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(jìn)一步減少內(nèi)存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速來自：百科![]()
Foundry項(xiàng)目。開發(fā)人員執(zhí)行簡(jiǎn)單命令后，即可將本地到應(yīng)用（應(yīng)用的可執(zhí)行文件和啟動(dòng)腳本）打包進(jìn)一個(gè)壓縮包內(nèi)，上傳到Cloud Foundry云端存儲(chǔ)。Cloud Foundry會(huì)通過調(diào)度器選擇一個(gè)可運(yùn)行該應(yīng)用的虛擬機(jī)并通知其agent下載該應(yīng)用的壓縮包，然后啟動(dòng)運(yùn)行應(yīng)用。 （2）為應(yīng)用提供隔離的運(yùn)行環(huán)境：由于一個(gè)來自：百科![]()
多種索引技術(shù)、全局字典編碼和多次的Push down優(yōu)化，從而對(duì)TB級(jí)數(shù)據(jù)查詢進(jìn)行最快響應(yīng)。 高效率數(shù)據(jù)壓縮：CarbonData使用輕量級(jí)壓縮和重量級(jí)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(chǔ)空間，很大程度上節(jié)省硬件存儲(chǔ)成本。 CarbonData索引緩存服務(wù)器來自：專題![]()
日志讀寫流量包括寫流量和讀流量，詳細(xì)說明如下： 寫流量：數(shù)據(jù)（壓縮后）被上傳到日志服務(wù)時(shí)，按照傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量計(jì)算寫流量費(fèi)用。 例如：原始數(shù)據(jù)量為5GB，則上傳到 云日志 服務(wù)會(huì)產(chǎn)生1GB（壓縮率20%）的寫流量。 讀流量：讀流量暫未統(tǒng)計(jì)和收費(fèi)。 按量付費(fèi)： 讀寫流量費(fèi)用= 寫流量（GB，20%壓縮率）× 每GB單價(jià) 500來自：專題![]()
1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 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(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章 數(shù)據(jù)高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮 第5章 1-bit等價(jià)性研究 華為云 面向未來的智能世來自：百科![]()
的先后順序，圖片壓縮處理完一個(gè)分塊可以直接流轉(zhuǎn)到下一個(gè)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(wù)。 操作步驟 創(chuàng)建一個(gè)圖片壓縮的函數(shù)，其中代碼在處理返回?cái)?shù)據(jù)通過 ctx.Write() 函數(shù)將結(jié)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(fù)數(shù)據(jù)庫(kù)，從而保證數(shù)據(jù)可靠性。 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS通過Sysbench導(dǎo)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(fù)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(duì)所有目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份。全量備份總是備來自：專題![]()
表的列數(shù) 表的列數(shù)很多，選擇列存表。 查詢的列數(shù) 如果每次查詢時(shí)，只涉及了表的少數(shù)（<50%總列數(shù)）幾個(gè)列，選擇列存表。 壓縮率 列存表比行存表壓縮率高。但高壓縮率會(huì)消耗更多的CPU資源。 專題內(nèi)容推薦 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS for MySQL常見故障排除 查看詳情 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS 的實(shí)例存儲(chǔ)類型有哪些來自：專題![]()
性能、高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)處理。比如按時(shí)間線做Hash Partition，所有Shard節(jié)點(diǎn)并行寫入，單實(shí)例支持超10萬(wàn)時(shí)間線，最大億級(jí)時(shí)間線；通過采用列式存儲(chǔ)布局，不同數(shù)據(jù)類型（如時(shí)間類型，浮點(diǎn)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；支持來自：百科
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