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- bi商業(yè)智能分析系統(tǒng) 內(nèi)容精選 換一換
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標(biāo)注、剖面分析等。 文件可以嵌入到Office文件、Web網(wǎng)頁(yè)中發(fā)布，方便用戶協(xié)同交流。同時(shí)支持爆炸視圖、剖面、測(cè)量、批注、動(dòng)畫、二維圖表等功能，以及批注、尺寸標(biāo)注、剖面分析等。 TMS可視化分析 仿真模型可視化軟件 產(chǎn)品介紹 提升產(chǎn)品研發(fā)效率，安世亞太TMS可視化分析助力中小企業(yè)來自：專題獲取指定namespace下RoleBinding列表listRbacAuthorizationV1NamespacedRoleBinding 獲取指定namespace下RoleBinding列表listRbacAuthorizationV1NamespacedRoleBinding 時(shí)間：2023-12-25來自：百科
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Debian-Security鏡像下載 移動(dòng)端下載鏡像請(qǐng)點(diǎn)擊展開詳情 Debian-Security鏡像 Debian軟件安全更新源。 使用說明： 1、備份配置文件 2、修改sources.list文件，將http://ftp.debian.org替換成https://repo.huaweicloud來自：專題org/tracker/ Debian郵件列表地址：http://www.debian.org/support#mail_lists Debian文檔地址：http://www.debian.org/doc/ Debian Wiki地址：http://wiki.debian.org/ Debian鏡像列表地址：http://www來自：百科
- bi商業(yè)智能分析系統(tǒng) 更多內(nèi)容
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現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析的關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析的核心。為IoT（Internet of things）、金融、教育、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、O2O（Online to Offline）等行業(yè)提供強(qiáng)大的商業(yè)決策分析支持。來自：百科![]()
ussDB數(shù)據(jù)庫(kù)如何進(jìn)行分析。 幫助文檔 什么是 GaussDB 分析？ 什么是GaussDB分析？ GaussDB分析是指對(duì)GaussDB的性能瓶頸點(diǎn)進(jìn)行分析、通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。在這個(gè)分析、調(diào)優(yōu)的過程中需要綜合考慮來自：專題![]()
自動(dòng)創(chuàng)建部署完成一整套R(shí)abbitMQ實(shí)例。 兼容開源，業(yè)務(wù)零改動(dòng)遷移上云 兼容社區(qū)版RabbitMQ的API，具備原生RabbitMQ的所有消息處理特性。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)基于開源的RabbitMQ進(jìn)行開發(fā)，只需加入少量認(rèn)證安全配置，即可使用華為云RabbitMQ，做到無縫遷移。 獨(dú)占式體驗(yàn)來自：百科![]()
以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái)； 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析； 結(jié)合BI工具，實(shí)現(xiàn) 數(shù)據(jù)可視化 。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)，統(tǒng)一分析，支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘； 查詢性能相比原有數(shù)據(jù)庫(kù)提升數(shù)十倍； 標(biāo)準(zhǔn)SQL，業(yè)務(wù)平滑遷移。來自：百科![]()
圖3消息隊(duì)列應(yīng)對(duì)秒殺大流量場(chǎng)景 系統(tǒng)解耦 以電商秒殺、搶購(gòu)等流量短時(shí)間內(nèi)暴增場(chǎng)景為例，傳統(tǒng)做法是，用戶下單后，訂單系統(tǒng)發(fā)送查詢請(qǐng)求到庫(kù)存系統(tǒng)，等待庫(kù)存系統(tǒng)返回請(qǐng)求結(jié)果給訂單系統(tǒng)。如果庫(kù)存系統(tǒng)發(fā)生故障，訂單系統(tǒng)獲取不到數(shù)據(jù)，訂單失敗。這種情況下，訂單系統(tǒng)和庫(kù)存系統(tǒng)兩個(gè)子系統(tǒng)高耦合。 圖4系統(tǒng)高耦合 引入R來自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) HCIA-Big Data V3.0 HCIA-Big Data V3.0 時(shí)間：2020-12-16 11:01:19 本課程主要介紹了大數(shù)據(jù)開源技術(shù)，業(yè)界常用且重要大數(shù)據(jù)組件技術(shù)原理，華為大數(shù)據(jù) FusionInsight HD解決方案以及大數(shù)據(jù)組件的基礎(chǔ)操作和應(yīng)用場(chǎng)景綜合實(shí)踐。來自：百科![]()
thing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 應(yīng)用來自：百科![]()
DWS基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 圖1產(chǎn)品架構(gòu)來自：百科![]()
歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場(chǎng)景：流水審計(jì)，設(shè)備歷史能耗分析，軌跡回放，車輛駕駛行為分析，精細(xì)化監(jiān)控等 海量行為日志分析的典型場(chǎng)景：學(xué)習(xí)習(xí)慣分析，運(yùn)營(yíng)日志分析，系統(tǒng)操作日志分析查詢等 公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)的典型場(chǎng)景：犯罪追蹤，關(guān)聯(lián)案件查詢，交通擁堵分析，景點(diǎn)熱度統(tǒng)計(jì)等 用戶通過DES等遷移服務(wù)將來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 視頻內(nèi)容分析 視頻內(nèi)容分析 時(shí)間：2020-12-14 20:14:41 視頻內(nèi)容分析（Video Content Recognition）提供多維度的視頻分析算法，支持對(duì)視頻中人、車、物、行為的多目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別、分析等能力，在多種場(chǎng)景下準(zhǔn)確高效地輸出視頻結(jié)構(gòu)來自：百科![]()
日志流進(jìn)行分析。 適用場(chǎng)景 1、網(wǎng)絡(luò)/APP流量分析 2、用戶行為記錄分析 3、人群預(yù)估、人群畫像 4、商業(yè)智能（BI） 5、監(jiān)控系統(tǒng) 6、大寬表，單表聚合查詢 1、網(wǎng)絡(luò)/APP流量分析 2、用戶行為記錄分析 3、人群預(yù)估、人群畫像 4、商業(yè)智能（BI） 5、監(jiān)控系統(tǒng) 6、大寬表，單表聚合查詢來自：專題![]()
消息隊(duì)列 RabbitMQ可以作為消息隊(duì)列，用來存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)發(fā)消息。 日志系統(tǒng) RabbitMQ可以將日志消息發(fā)送到中心日志系統(tǒng)中，便于日志的集中管理和分析。 RabbitMQ可以作為分布式消息系統(tǒng)中的一種解決方案，在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮著重要的作用。 分布式消息RabbitMQ相關(guān)視頻來自：專題![]()
全國(guó)（包含港澳）高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司等專業(yè)對(duì)象 【組隊(duì)要求】 選手可組隊(duì)參賽，賽隊(duì)人數(shù)1-10人；組隊(duì)操作請(qǐng)見【華為云大賽平臺(tái)-組隊(duì)操作詳情】 【賽題說明】 數(shù)據(jù)分析賽包括“交通流量預(yù)測(cè)”、“鹽田港貨柜車到港預(yù)測(cè)”、“高光譜視頻水質(zhì)分析”3個(gè)子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能算法集成，依賴華來自：百科
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