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調(diào)優(yōu)范圍確定 性能調(diào)優(yōu)主要通過查看集群各節(jié)點的CPU、內(nèi)存、I/O和網(wǎng)絡(luò)這些硬件資源的使用情況,確認這些資源是否已被充分利用,是否存在瓶頸點,然后針對性調(diào)優(yōu)。 如果某個資源已達瓶頸,則: 1..通過查詢最耗時的SQL語句、跑不出來的SQL語句,找出耗資源的SQL,進行SQL調(diào)優(yōu)指南。來自:專題軟件開發(fā)學習入門 一站式在線學習、實驗與考試,零基礎(chǔ)也可學習軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識 軟件開發(fā)知識圖譜 在線課程 01 基礎(chǔ)編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 基礎(chǔ)編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 動手實驗 02 初級、中級在線動手實驗,快速理解學習內(nèi)容來自:專題
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造個性化自適應(yīng)學習平臺,實現(xiàn)課內(nèi)學習向課外學習的延展,幫助每個學生實現(xiàn)彈性有效的針對性自主學習; 區(qū)域網(wǎng)絡(luò)學習中心功能框架 (2)家庭教育 通過建設(shè)家庭教育平臺,讓家長通過家庭教育的系統(tǒng)學習,擁有親子教育能力、自我管理能力、經(jīng)營幸福家庭的能力。 (3)老年開放學院 老年教育作為終來自:云商店
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進階學習 數(shù)據(jù)庫進階學習 時間:2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向, 云數(shù)據(jù)庫 是解決方案的核心,學習本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理, 數(shù)據(jù)庫遷移 和根據(jù)業(yè)務(wù)場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷來自:百科AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自:專題AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自:專題華為云計算 云知識 E系列超大內(nèi)存型 彈性云服務(wù)器 介紹 E系列超大內(nèi)存型彈性云服務(wù)器介紹 時間:2020-03-31 16:32:20 云服務(wù)器 超大內(nèi)存型彈性云服務(wù)器內(nèi)存要求高,數(shù)據(jù)量大并且數(shù)據(jù)訪問量大,同時要求快速的數(shù)據(jù)交換和處理以及低延遲的存儲資源。提供超大內(nèi)存,且有很高的計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)能力。來自:百科GaussDB 學習 GaussDB學習 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點,企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學習和了解GaussDB呢? 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能來自:專題場景。P系列適合于深度學習,科學計算,CAE等;G系列適合于3D動畫渲染,CAD等。 GPU加速云服務(wù)器(GPU Accelerated Cloud Server, GA CS )能夠提供優(yōu)秀的浮點計算能力,從容應(yīng)對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。P系列適合于深度學習,科學計算,CAE來自:專題
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