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- 大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路徑 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 DevOps實踐與轉(zhuǎn)型路徑 DevOps實踐與轉(zhuǎn)型路徑 時間：2020-12-09 16:23:41 HCIP-Cloud Service DevOps Engineer V2.0 系列課程最后一課總結(jié)與回顧。本課程介紹了華為云端到端DevOps實現(xiàn)案例，從最來自：百科華為云計算 云知識 新增備份路徑AddAgentPath 新增備份路徑AddAgentPath 時間：2023-08-30 14:12:17 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機 云計算 彈性伸縮 功能介紹 對客戶端新增備份路徑，新增的路徑不會校驗是否存在。 調(diào)試 您可以在API Exp來自：百科
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strings 移除備份路徑詳情 響應(yīng)參數(shù) 狀態(tài)碼： 200 表4 響應(yīng)Body參數(shù) 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 removed Array of strings 移除的路徑列表 not_existed Array of strings 不存在的路徑 請求示例 移除備份路徑 https://來自：百科![]()
華為云計算 云知識 查詢共享詳掛載路徑信息getMountLocation 查詢共享詳掛載路徑信息getMountLocation 時間：2023-08-24 16:12:59 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機 云計算 彈性伸縮 接口說明 查詢共享掛載路徑信息。 約束說明 必須在請求頭中來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫進階學(xué)習(xí) 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(xué)習(xí)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)庫遷移方案和來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)大屏 數(shù)據(jù)大屏 時間：2020-12-10 17:16:31 數(shù)據(jù)大屏基于數(shù)據(jù)生成的數(shù)據(jù)看板，也稱為可視化項目、可視化應(yīng)用或大屏項目。 DLV 可以將數(shù)據(jù)由單一的數(shù)字轉(zhuǎn)化為各種動態(tài)的可視化圖標(biāo)，從而實時地將數(shù)據(jù)展示給用戶。 鏈接：https://support來自：百科![]()
華為云計算 云知識 API開放平臺建議實踐路徑 API開放平臺建議實踐路徑 時間：2021-03-12 10:16:11 api API開放平臺建議實踐路徑：第一階段：核心上云業(yè)務(wù)互通；第二階段：企業(yè)內(nèi)部全面融合；第三階段：合作伙伴協(xié)同、第三方應(yīng)用協(xié)同、業(yè)務(wù)創(chuàng)新。 第一階段：核心上云業(yè)務(wù)互通來自：百科![]()
為什么他們選擇了 GaussDB “星河”數(shù)據(jù)庫標(biāo)桿案例！工商銀行&華為云GaussDB再創(chuàng)佳績 全球銀行最大分布式核心系統(tǒng)全面上線，郵儲銀行做到了！ 案例集錦|科技賦能，華為云GaussDB助千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 實時支撐千億數(shù)據(jù)，高效出行的背后全因有TA 夢幻聯(lián)動！ 金蝶&華為云面向大企業(yè)發(fā)布數(shù)據(jù)庫聯(lián)合解決方案來自：專題![]()
實時支撐千億數(shù)據(jù)，高效出行的背后全因有TA 夢幻聯(lián)動！ 金蝶&華為云面向大企業(yè)發(fā)布數(shù)據(jù)庫聯(lián)合解決方案 權(quán)威認(rèn)證 中國首個！華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫榮獲國際CC EAL4+級別認(rèn)證 再獲認(rèn)可！華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫榮獲年度優(yōu)秀創(chuàng)新軟件產(chǎn)品大獎 重磅發(fā)布！西駿數(shù)據(jù)與華為云GaussDB完成兼容互認(rèn)證來自：專題![]()
分必要。本課程主要介紹如何搭建一個可視化大屏，為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗 適合人群：面向?qū)崟r流計算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計算的可視化平臺 技術(shù)能力：了解流計算的關(guān)來自：專題![]()
互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)、AI和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)和產(chǎn)品更是日新月異。 數(shù)據(jù)庫技術(shù)是數(shù)據(jù)庫管理的有效技術(shù)，研究如何對數(shù)據(jù)進行科學(xué)管理，從而為人們提供和共享的、安全的可靠的數(shù)據(jù)。本文先為大家介紹數(shù)據(jù)庫的四個基本概念：數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 數(shù)據(jù) 早期的計來自：百科![]()
分必要。本課程主要介紹如何搭建一個可視化大屏，為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗 適合人群：面向?qū)崟r流計算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計算的可視化平臺 技術(shù)能力：了解流計算的關(guān)來自：專題![]()
華為云計算 云知識 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)類型 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)類型 時間：2021-03-25 19:55:10 Python支持的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型主要有如下幾種： 數(shù)字：如整型（123）、布爾型（True/False）、浮點型（1.23） 字符串（String）：如來自：百科![]()
NVR800人員檢索功能不僅支持檢索人員出現(xiàn)時間、出現(xiàn)次數(shù)，現(xiàn)在還支持人員運動路徑追蹤，根據(jù)人員出現(xiàn)時間，呈現(xiàn)運動路徑圖。接下來，我們就來學(xué)習(xí)下配置操作。 檢索人員路徑 1. 單擊跟蹤圖標(biāo)，進入人員路徑跟蹤頁面。 2. 單擊“載入地圖”，從U盤導(dǎo)入攝像機實際所在地的平面圖。 3. 勾選“編輯”后，拖動各個通道（通道1、通道2來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機器學(xué)習(xí)的一種，機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征來自：百科![]()
數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)可視化服務(wù)（Data Lake Visualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏 大數(shù)據(jù)應(yīng)用 推薦系統(tǒng) 推薦系統(tǒng)（Recommender來自：專題![]()
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華為云分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是什么 華為數(shù)據(jù)庫GaussDB_GaussDB數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點_【免費】_GaussDB分布式數(shù)據(jù)庫_數(shù)據(jù)庫平臺 關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用 數(shù)據(jù)庫軟件免費版 云數(shù)據(jù)庫免費_云數(shù)據(jù)庫免費試用 免費數(shù)據(jù)庫GaussDB NoSQL_云數(shù)據(jù)庫_數(shù)據(jù)庫免費嗎來自：專題![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科
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