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  • 大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分類 內(nèi)容精選 換一換
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    云知識 面對IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā),傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化? 面對IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā),傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化? 時間:2021-03-12 14:33:05 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺Lambda架構(gòu): 兩條數(shù)據(jù)流獨立處理: 1.實
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    華為云計算 云知識 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測2019 時間:2020-12-11 11:15:31 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦
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  • 大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分類 更多內(nèi)容
  •   進(jìn)入工作流-工作流設(shè)置-分類設(shè)置, 建立表單分類。表單分類更方便了表單的管理,把不同性質(zhì)的表單放在不同的分類下,也方便了表單的查找。同時根據(jù)表單分類的所屬部門,實現(xiàn)了表單分類按部門進(jìn)行獨立管理的目的。   新建表單分類:首先點擊【新建】按鈕,根據(jù)具體需求選擇表單父分類,填寫相應(yīng)的表單分類排序號,表單分類名稱,以及所屬部門后保存。
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    協(xié)議。您的網(wǎng)站將會通過HTTPS加密協(xié)議來傳輸數(shù)據(jù),可幫助服務(wù)器端和客戶端之間建立加密鏈接,從而保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?其主要作用如下: 網(wǎng)站身份驗證,確保數(shù)據(jù)發(fā)送到正確的客戶端和服務(wù)器。 在客戶端和服務(wù)器端之間建立加密通道,保證數(shù)據(jù)在傳輸過程中不被竊取或篡改。 另外,SSL協(xié)議,全稱為:安全套接層協(xié)議(Secure
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    華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽生活垃圾圖片分類 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽生活垃圾圖片分類 時間:2020-12-10 15:25:46 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽·生活垃圾圖片分類以“數(shù)聚粵港澳,智匯大灣區(qū)”為主題,面向全球征集基于開放數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用解決方案及優(yōu)秀算法代碼。
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    工具,經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS動手實踐
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    華為云計算 云知識 RDS數(shù)據(jù)庫實例支持的最大數(shù)據(jù)連接數(shù)是多少 RDS數(shù)據(jù)庫實例支持的最大數(shù)據(jù)連接數(shù)是多少 時間:2020-09-01 10:13:19 數(shù)據(jù)庫 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫服務(wù)對此未做限制,取決于數(shù)據(jù)庫引擎參數(shù)的默認(rèn)值和取值范圍,例如MySQL引擎的max_connect
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    華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時間:2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力,關(guān)鍵競爭力包含: 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成,降低開發(fā)門檻;
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    云知識 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 時間:2020-12-02 11:24:42 本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶掌握
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    華為云計算 云知識 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于 FusionInsight 等商業(yè)軟件混合部署 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于FusionInsight等商業(yè)軟件混合部署 時間:2021-05-24 10:07:58 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于FusionInsight等商業(yè)軟件混合部署。
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    的脫敏算法自定義脫敏規(guī)則。 良好的數(shù)據(jù)脫敏實施,需要遵循兩個原則:第一,盡可能地為脫敏后的應(yīng)用,保留脫敏前的有意義信息;第二,最大程度地防止黑客進(jìn)行破解。 數(shù)據(jù)脫敏分為靜態(tài)數(shù)據(jù)脫敏和動態(tài)數(shù)據(jù)脫敏。靜態(tài)數(shù)據(jù)脫敏,是數(shù)據(jù)的“搬移并仿真替換”,是將數(shù)據(jù)抽取進(jìn)行脫敏處理后,下發(fā)給下游環(huán)節(jié)
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    GaussDB 官網(wǎng)精選文章推薦 云數(shù)據(jù)庫GaussDB查詢庫表 云數(shù)據(jù)庫GaussDB查看建表語句 華為云數(shù)據(jù)庫GaussDB連接 MySQL創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫語句 數(shù)據(jù)庫登錄入口_華為GaussDB分布式數(shù)據(jù)庫免費領(lǐng)取 MySQL云數(shù)據(jù)庫 免費數(shù)據(jù)庫 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
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    云知識 解決 90% 數(shù)據(jù)分析問題,表格大神最常用這 5 個函數(shù) 解決 90% 數(shù)據(jù)分析問題,表格大神最常用這 5 個函數(shù) 時間:2022-11-16 16:06:29 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲管理 數(shù)字化辦公 石墨表格 10 大實用函數(shù),學(xué)會了,數(shù)據(jù)整理分析效率輕松翻 3
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    貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個過程: 數(shù)據(jù)接入階段:數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、且面臨多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源接入 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段:缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型,需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換等處理 數(shù)據(jù)存儲階段:海量數(shù)據(jù)查詢效率低下,數(shù)據(jù)多份存儲、數(shù)據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同類型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同,形成數(shù)據(jù)孤島、存
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    ,我們都在華為云AI垃圾分類挑戰(zhàn)杯等著你。 【賽事介紹】 全國最嚴(yán)垃圾分類政策自7月1日頒布,如何進(jìn)行垃圾分類已經(jīng)成為居民生活的靈魂拷問。但是,沒關(guān)系!AI在垃圾分類的應(yīng)用可以成為居民的得力助手。本次垃圾分類挑戰(zhàn)杯,目的在于構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的圖像分類模型,實現(xiàn)垃圾圖片類別的精
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    什么是IoT數(shù)據(jù)分析?它的優(yōu)勢是什么?五分鐘帶你入門! 什么是IoT數(shù)據(jù)分析?它的優(yōu)勢是什么?五分鐘帶你入門! 時間:2022-11-08 10:10:56 物聯(lián)網(wǎng) 一、什么是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)? 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)顧名思義是由各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。與其他的數(shù)據(jù)相比,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有“大、小、高、底”四個特點:
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    大數(shù)據(jù)的MapReduce并行計算模型,將源數(shù)據(jù)經(jīng)過下圖的處理。 其中,Map(映射)是將大數(shù)據(jù)集分解若干小數(shù)據(jù)集分析,各部獨立的線程,并行分析計算。而Reduce(匯總)是將小數(shù)據(jù)集分析結(jié)果進(jìn)行整合,再將處理的結(jié)果返回給用戶。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證,盡在????
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    數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段:缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型,需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換等處理 數(shù)據(jù)存儲階段:海量數(shù)據(jù)查詢效率低下,數(shù)據(jù)多份存儲、數(shù)據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同類型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同,形成數(shù)據(jù)孤島、存在大量數(shù)據(jù)搬遷;并且數(shù)據(jù)分析門檻高,缺少簡單易用的數(shù)據(jù)分析工具 數(shù)據(jù)可視化階段:缺少
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