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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是一種即開(kāi)即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來(lái)自：百科類(lèi)信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來(lái)自：百科
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GaussDB (DWS)服務(wù)即開(kāi)即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過(guò)程，在公有云上開(kāi)通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)過(guò)程，使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門(mén)檻，讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬(wàn)家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。來(lái)自：百科ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設(shè)計(jì)工具，完美的企業(yè)級(jí)可視化解決方案，分析，建模，測(cè)試和維護(hù)您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來(lái)自：專(zhuān)題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&開(kāi)發(fā)者大賽 鯤鵬凌云 智耀山城-重慶鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&開(kāi)發(fā)者大賽 時(shí)間：2020-12-29 17:06:34 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)要】 為深入貫徹以大數(shù)據(jù)智能化為引領(lǐng)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，落實(shí)《重慶市促進(jìn)鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展行動(dòng)方案》，來(lái)自：百科![]()
的數(shù)據(jù)集，或者您已將用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集上傳至 OBS 目錄。 2、請(qǐng)準(zhǔn)備好訓(xùn)練腳本，并上傳至OBS目錄。訓(xùn)練腳本開(kāi)發(fā)指導(dǎo)參見(jiàn)開(kāi)發(fā)自定義腳本。 3、在訓(xùn)練代碼中，用戶(hù)需打印搜索指標(biāo)參數(shù)。 4、已在OBS創(chuàng)建至少1個(gè)空的文件夾，用于存儲(chǔ)訓(xùn)練輸出的內(nèi)容。 5、由于訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行需消耗資源，確保賬戶(hù)未欠費(fèi)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 時(shí)間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶(hù)端工具，有著豐富的G來(lái)自：百科![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自：專(zhuān)題![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 昇騰高校訓(xùn)練營(yíng)-廣東工業(yè)大學(xué)&昇騰聯(lián)合出品 昇騰高校訓(xùn)練營(yíng)-廣東工業(yè)大學(xué)&昇騰聯(lián)合出品 時(shí)間：2021-04-27 16:04:11 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 本課程是基于MindSpore框架端邊云全流程開(kāi)發(fā)一個(gè)AI應(yīng)用，使用個(gè)人PC完成模型訓(xùn)練，在手機(jī)端完成部署應(yīng)用，使能手機(jī)識(shí)別貓和狗。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時(shí)間：2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是一種即開(kāi)即用、來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬凌云 智惠湘江-湖南省鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)暨開(kāi)發(fā)者競(jìng)賽 鯤鵬凌云 智惠湘江-湖南省鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)暨開(kāi)發(fā)者競(jìng)賽 時(shí)間：2020-12-29 17:10:11 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)介】 為貫徹落實(shí)湖南省委省政府鯤鵬產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略部署，加快推進(jìn)湖南省電子政務(wù)建設(shè)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 芯動(dòng)武漢 創(chuàng)享未來(lái)·長(zhǎng)江鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽 芯動(dòng)武漢 創(chuàng)享未來(lái)·長(zhǎng)江鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽 時(shí)間：2020-12-28 15:56:24 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)介】 為貫徹落實(shí)鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)，更好的培育武漢鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)，深入實(shí)施信息技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)來(lái)自：百科![]()
時(shí)習(xí)知助力基礎(chǔ)軟件暑期高校實(shí)踐訓(xùn)練營(yíng)賦能高校學(xué)生 時(shí)習(xí)知助力基礎(chǔ)軟件暑期高校實(shí)踐訓(xùn)練營(yíng)賦能高校學(xué)生 時(shí)間：2024-08-09 19:07:37 華為云時(shí)習(xí)知咨詢(xún)?nèi)肟?gt;> 為助力基礎(chǔ)軟件生態(tài)人才培養(yǎng)，聯(lián)合華為ICT大賽官方組織增設(shè)基礎(chǔ)軟件賽道，特別面向高校開(kāi)展暑期實(shí)踐訓(xùn)練營(yíng)。本次活動(dòng)吸引全國(guó)來(lái)自：百科![]()
AE、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等，高效支撐Serverless全面商業(yè)化。 面向生成式AI浪潮，元戎通用Serverless將持續(xù)聚焦技術(shù)創(chuàng)新，突破大模型推理服務(wù)實(shí)例快速?gòu)椥?、分布式KV Cache池化管理、多模型混部高效協(xié)同調(diào)度、超大規(guī)模分布式訓(xùn)練高可用性等來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽第二期 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽第二期 時(shí)間：2020-12-08 18:07:49 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽第二期以訓(xùn)練營(yíng)為活動(dòng)載體，組織鯤鵬賦能培訓(xùn)，并輔以大賽為成果檢驗(yàn)，訓(xùn)賽結(jié)合，以訓(xùn)促賽。本期為第二期。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽第一期 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽第一期 時(shí)間：2020-12-08 18:03:36 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽第一期以訓(xùn)練營(yíng)為活動(dòng)載體，組織鯤鵬賦能培訓(xùn)，并輔以大賽為成果檢驗(yàn)，訓(xùn)賽結(jié)合，以訓(xùn)促賽。本期為第一期。 【賽事簡(jiǎn)介】來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 時(shí)間：2021-03-08 15:10:22 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是一種即開(kāi)即用、安全來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Turbo高性能，加速訓(xùn)練過(guò)程 1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取，避免GPU/NPU因存儲(chǔ)I/O等待產(chǎn)生空閑，提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級(jí)Checkpoint文件秒級(jí)保存和加載，減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時(shí)間。 3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化，不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長(zhǎng)，無(wú)需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開(kāi)始前將數(shù)據(jù)從OBS導(dǎo)入到SFS來(lái)自：專(zhuān)題![]()
針對(duì)多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索，快速發(fā)現(xiàn)有價(jià)值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時(shí)間序列算法，對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預(yù)測(cè)，挖掘須重點(diǎn)關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 專(zhuān)業(yè)數(shù)倉(cāng)支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析，快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測(cè)性維護(hù)，根據(jù)系統(tǒng)過(guò)去和現(xiàn)在的狀態(tài)，采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和回歸分析等來(lái)自：百科
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