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- 客服 數(shù)據(jù)集 內(nèi)容精選 換一換
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幫助中心用戶(hù)指南，教您用好華為云 云容器引擎 CCE 集群管理-購(gòu)買(mǎi)CCE Turbo集群 云日志 服務(wù) LTS 使用API上報(bào)日志給LTS 應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成平臺(tái) ROMA Connect 配置API級(jí)聯(lián) AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts CodeLab： 免費(fèi)體驗(yàn) Notebook 精品推薦 幫助中心最佳實(shí)踐，教您快速上手華為云來(lái)自：專(zhuān)題主可控; 數(shù)據(jù)交換平臺(tái)歷史數(shù)據(jù)保留時(shí)間短，重算過(guò)程非常復(fù)雜; 數(shù)據(jù)集市中批量和聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)分離，靈活性差. 解決方案： 用DWS替換Teradata，分布式架構(gòu)實(shí)現(xiàn)線(xiàn)性擴(kuò)展（已上線(xiàn)10000+作業(yè)）; 用DWS建立數(shù)據(jù)集市，企業(yè)級(jí)多租戶(hù)和資源隔離能力支持批量處理和聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)的混合負(fù)載，已上線(xiàn)2000集市作業(yè);來(lái)自：百科
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一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，再使用模型對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和預(yù)測(cè)，因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開(kāi)數(shù)據(jù)集，大部分識(shí)別算來(lái)自：百科數(shù)據(jù)BI 數(shù)據(jù)BI 一站式客服數(shù)據(jù)分析平臺(tái)?；诖髷?shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)，擁有億級(jí)并發(fā)處理能力，提供全能型客服業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 自動(dòng)化分析平臺(tái)，讓您的每個(gè)決策都有數(shù)據(jù)支撐 一站式客服數(shù)據(jù)分析平臺(tái)?；诖髷?shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)，擁有億級(jí)并發(fā)處理能力，提供全能型客服業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 自動(dòng)化分析平臺(tái)，讓您的每個(gè)決策都有數(shù)據(jù)支撐來(lái)自：專(zhuān)題
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2020年華為云AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng) 時(shí)間：2020-12-11 11:15:04 本課程基于華為云ModelArts一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，主要內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例，模型訓(xùn)練、測(cè)試、評(píng)估全流程覆蓋，配合代碼講解和課后作業(yè)，幫助您掌握八大熱門(mén)AI領(lǐng)域的模型開(kāi)發(fā)能力。來(lái)自：百科![]()
區(qū)的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)支持雙向證書(shū)認(rèn)證等能力。 MRS大數(shù)據(jù)集群提供了完整的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)多租戶(hù)解決方案。多租戶(hù)是MRS大數(shù)據(jù)集群中的多個(gè)資源集合（每個(gè)資源集合是一個(gè)租戶(hù)），具有分配和調(diào)度資源（資源包括計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源）的能力。多租戶(hù)將大數(shù)據(jù)集群的資源隔離成一個(gè)個(gè)資源集合，彼此互不干擾，用來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Online上為客戶(hù)不同物理隔離方式的一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)。集群內(nèi)支持邏輯多租戶(hù)，通過(guò)權(quán)限隔離，對(duì)集群的計(jì)算、存儲(chǔ)、表格等資源按租戶(hù)劃分。 易運(yùn)維 MRS提供可視化大數(shù)據(jù)集群管理平臺(tái)，提高運(yùn)維效率。并支持滾動(dòng)補(bǔ)丁升級(jí)，可視化補(bǔ)丁發(fā)布信息，一鍵式補(bǔ)丁安裝，無(wú)需人工干預(yù)，不停業(yè)務(wù)，保障用戶(hù)集群長(zhǎng)期穩(wěn)定。 高可靠來(lái)自：百科![]()
華為云攜手?jǐn)?shù)字政通，打造新一代城市運(yùn)行管理平臺(tái) 華為云攜手?jǐn)?shù)字政通，打造新一代城市運(yùn)行管理平臺(tái) 時(shí)間：2024-09-29 15:21:58 云計(jì)算 應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成平臺(tái) 【摘要】 2024年9月19日，在華為全聯(lián)接大會(huì)2024期間，華為云與北京數(shù)字政通科技股份有限公司聯(lián)合發(fā)布「城市運(yùn)行管理“一網(wǎng)統(tǒng)管”」解決方案，結(jié)合華為云ROMA來(lái)自：百科![]()
態(tài)擴(kuò)縮容，整體資源利用率低，數(shù)據(jù)存在多份拷貝，存儲(chǔ)資源冗余，另外在IDC大數(shù)據(jù)中心機(jī)房自建大數(shù)據(jù)集群，采用開(kāi)源軟件，需要投入大量人力維護(hù)開(kāi)源軟件的功能Bug、可靠性和穩(wěn)定性等問(wèn)題，大數(shù)據(jù)集群的資源擴(kuò)縮容、網(wǎng)絡(luò)帶寬調(diào)整、大數(shù)據(jù)本地磁盤(pán)的損壞，都需要IT運(yùn)維，運(yùn)維工作量大，人力投入成本高。來(lái)自：百科![]()
Influx接口:典型應(yīng)用 MRS Hive，MRS Kafka，MRS Hudi數(shù)據(jù)源創(chuàng)建連接時(shí)IP長(zhǎng)度校驗(yàn)不通過(guò)，如何處理？:解決方法 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集:創(chuàng)建api數(shù)據(jù)集 網(wǎng)頁(yè)客戶(hù)端接入 配置對(duì)話(huà)流程:步驟4：新建對(duì)話(huà)回復(fù)節(jié)點(diǎn)（分支1） 會(huì)話(huà)管理:操作步驟 配置對(duì)話(huà)流程:步驟3：新建接口調(diào)用節(jié)點(diǎn) 配置對(duì)話(huà)流程:步驟3：新建接口調(diào)用節(jié)點(diǎn)來(lái)自：百科![]()
圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 快速將線(xiàn)下數(shù)據(jù)遷移上云，將數(shù)據(jù)集成到云上大數(shù)據(jù)服務(wù)中，并在DAYU的界面中就可以進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工作，讓企業(yè)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)變得如此簡(jiǎn)單。 優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)集成一鍵式操作 通過(guò)在服務(wù)界面配置化操作，可實(shí)現(xiàn)線(xiàn)上線(xiàn)下數(shù)據(jù)快速集成到云 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 。來(lái)自：百科![]()
本視頻主要為您介紹華為云 MapReduce服務(wù) 終止集群的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶(hù)完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶(hù)可以獨(dú)立申請(qǐng)和使用托管Hadoop、Sp來(lái)自：百科![]()
Spark生態(tài)和接口，性能較開(kāi)源提升了2.5倍，在小時(shí)級(jí)即可實(shí)現(xiàn)EB級(jí)數(shù)據(jù)查詢(xún)分析。 Flink是一款分布式的計(jì)算引擎，可以用來(lái)做批處理，即處理靜態(tài)的數(shù)據(jù)集、歷史的數(shù)據(jù)集；也可以用來(lái)做流處理，即實(shí)時(shí)地處理一些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，實(shí)時(shí)地產(chǎn)生數(shù)據(jù)的結(jié)果。 DLI 在開(kāi)源Flink基礎(chǔ)上進(jìn)行了特性增強(qiáng)和安全增強(qiáng)，提供了數(shù)據(jù)處理所必須的Stream來(lái)自：百科![]()
) 是為了應(yīng)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)、針對(duì)企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)訴求提供的數(shù)據(jù)全生命周期管理、具有智能 數(shù)據(jù)管理 能力的一站式治理運(yùn)營(yíng)平臺(tái)。 包含數(shù)據(jù)集成、規(guī)范設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能，支持行業(yè)知識(shí)庫(kù)智能化建設(shè)，支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)計(jì)算分析引擎等數(shù)據(jù)底座來(lái)自：百科![]()
e服務(wù)創(chuàng)建MRS集群的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶(hù)完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶(hù)可以獨(dú)立申請(qǐng)和使用托管Hadoop、Sp來(lái)自：百科![]()
圖形化編排，即開(kāi)即用，輕松上手。 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 快速將線(xiàn)下數(shù)據(jù)遷移上云，將數(shù)據(jù)集成到云上大數(shù)據(jù)服務(wù)中，并在DAYU的界面中就可以進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工作，讓企業(yè)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)變得如此簡(jiǎn)單。 優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)集成一鍵式操作 通過(guò)在服務(wù)界面配置化操作，可實(shí)現(xiàn)線(xiàn)上線(xiàn)下數(shù)據(jù)快速集成到云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)源管理：新增關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或ROMA Connect連接器類(lèi)型數(shù)據(jù)源。 數(shù)據(jù)集管理：新增并管理數(shù)據(jù)集，配置數(shù)據(jù)集后，在組件“數(shù)據(jù)”頁(yè)簽中可選擇具體的數(shù)據(jù)集。 連接器管理：通過(guò)新建HTTP連接器，可引入第三方的API作為組件的數(shù)據(jù)來(lái)源。 轉(zhuǎn)換器管理：轉(zhuǎn)換器是對(duì)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)的再加工，為了將數(shù)據(jù)和組件更好的結(jié)合，以達(dá)到最佳的視覺(jué)展示效果。來(lái)自：專(zhuān)題
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