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- 大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代 內(nèi)容精選 換一換
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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：了解AI芯片的概覽；了解華為昇騰芯片的硬件和軟件架構(gòu)；了解華為Atlas人工智能計(jì)算平臺(tái)；了解Atlas的行業(yè)應(yīng)用。 課程大綱 1. AI芯片概覽來自：百科工業(yè)數(shù)字模型驅(qū)動(dòng)引擎新手指引:新手常見問題 IEC與相關(guān)產(chǎn)品的區(qū)別是什么？ 新建集成架構(gòu)后進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)發(fā)現(xiàn)圖元分組和圖元不全，也搜索不到圖元是什么原因？ 華為云的區(qū)域和IEC的區(qū)域有什么區(qū)別？ Serverless實(shí)例簡介:什么是Serverless實(shí)例？ 統(tǒng)計(jì)分析常見問題: CDN來自：百科
- 大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代 相關(guān)內(nèi)容
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。 什么是華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手？ 華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手是由華為研發(fā)的基于盤古大模型的AI助手，它能夠快速生成轉(zhuǎn)換器代碼，幫助您將數(shù)據(jù)接入大屏，并擅長回答各類通用問題。無論是編程、技術(shù)咨詢還是其他領(lǐng)域的問題，華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手都能為您提供準(zhǔn)確、邏輯性強(qiáng)且友好的回復(fù)。來自：百科無敵三人組（王立杰、許舟平、姚冬）與敏捷專家徐磊，四位大咖齊聚，論DevOps之道。 課程簡介 數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代，企業(yè)敏捷及DevOps轉(zhuǎn)型已經(jīng)不是要不要，而是如何做的問題。眾多企業(yè)已經(jīng)或正在敏捷轉(zhuǎn)型的路上，并且或多或少已經(jīng)走上了DevOps轉(zhuǎn)型的道路。從敏捷無敵到DevOps時(shí)代，四位大咖悉數(shù)出場，庖丁解牛，帶來自：百科
- 大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代 更多內(nèi)容
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微服務(wù)化所帶來架構(gòu)和開發(fā)階段的便利性，其代價(jià)是部署時(shí)和運(yùn)行時(shí)的管理復(fù)雜性極度增加；整體復(fù)雜度不變，只是由開發(fā)時(shí)轉(zhuǎn)為運(yùn)行時(shí)，此外還帶來分布式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和管理的復(fù)雜性。 服務(wù)拆分解耦的結(jié)果，服務(wù)可以獨(dú)立的部署與發(fā)布，但運(yùn)行時(shí)服務(wù)的治理，包括注冊、發(fā)現(xiàn)、熔斷等，都是需要思考和精心設(shè)計(jì)的。來自：百科![]()
的同時(shí)，加速 AI開發(fā)和應(yīng)用。AI支持 視頻直播 類以及云和 CDN多平臺(tái)分發(fā)，并且能夠通過邊緣計(jì)算、 NLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)度。首先視頻直播是視頻數(shù)據(jù)流通過 CDN進(jìn)行分發(fā)的典型場景，但是由于視頻業(yè)務(wù)流量不穩(wěn)定、速率不可控等原因，用戶在應(yīng)用時(shí)經(jīng)常會(huì)遇到卡頓和延時(shí)的問題。 版權(quán)聲明來自：百科![]()
CBR應(yīng)用場景 - 數(shù)據(jù)備份和恢復(fù) CBR應(yīng)用場景 - 數(shù)據(jù)備份和恢復(fù) 時(shí)間：2021-07-02 11:06:20 云備份針對服務(wù)器/文件系統(tǒng)提供備份保護(hù)服務(wù)，最大限度保障用戶數(shù)據(jù)的安全性和正確性，確保業(yè)務(wù)安全。云備份適用于數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)。 云備份在受黑客攻擊或病毒入侵、數(shù)據(jù)被誤刪、應(yīng)用來自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫需求分析的步驟和要求 數(shù)據(jù)庫需求分析的步驟和要求 時(shí)間：2021-06-02 09:54:57 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的需求分析時(shí)，在系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求，確定系統(tǒng)開發(fā)范圍的階段，要求： 1. 信息調(diào)研 信息調(diào)研目標(biāo)是明確所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫中要存儲(chǔ)哪些數(shù)據(jù)，哪些數(shù)據(jù)來自：百科![]()
云知識(shí) MRS 如何保證數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)運(yùn)行安全 MRS如何保證數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)運(yùn)行安全 時(shí)間：2020-09-24 09:52:34 MRS作為一個(gè)海量數(shù)據(jù)管理和分析平臺(tái)，具備高安全性。主要從以下幾個(gè)方面保障數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)運(yùn)行安全： 網(wǎng)絡(luò)隔離 整個(gè)公有云網(wǎng)絡(luò)劃分為2個(gè)平面，即業(yè)務(wù)平面和管理平面。兩個(gè)平來自：百科![]()
云知識(shí) 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫 時(shí)間：2021-06-16 16:31:01 數(shù)據(jù)庫 聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)：存儲(chǔ)/查詢業(yè)務(wù)應(yīng)用中活動(dòng)的數(shù)據(jù)以支撐日常的業(yè)務(wù)活動(dòng)； 聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)：存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)以支撐復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持。來自：百科![]()
環(huán)境理解：基于幾何理解和語義理解等AI技術(shù)，對物理世界進(jìn)行感知和認(rèn)知。 2.數(shù)據(jù)可視：將虛擬坐標(biāo)與現(xiàn)實(shí)世界坐標(biāo)對齊，把業(yè)務(wù)相關(guān)的3D模型、視頻、 圖文信息、表單等內(nèi)容信息實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地疊加在真實(shí)物體之上。 3.遠(yuǎn)程協(xié)作：與AR眼鏡等終端結(jié)合，全面采集和復(fù)原端場景，實(shí)現(xiàn)“現(xiàn)場”和“遠(yuǎn)程”雙向沉浸式溝通。來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI人工智能免費(fèi)學(xué)習(xí)課程 AI人工智能免費(fèi)學(xué)習(xí)課程 時(shí)間：2020-12-02 19:17:08 想系統(tǒng)學(xué)AI，但苦于沒有渠道和路徑，莫慌，由華為云學(xué)院潛心打造、用心打磨的AI體系化好課，是2020年不可錯(cuò)過的普惠AI課程！課程擁有資深專家講師陣容，華為云AI專家，多年來自：百科![]()
4、在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“安全態(tài)勢 > 安全大屏”，進(jìn)入安全大屏頁面。 5、單擊“綜合態(tài)勢感知”圖片，進(jìn)入綜合態(tài)勢感知大屏信息頁面。 頁面中各個(gè)模塊的功能介紹和使用方法詳見下述內(nèi)容。 安全評分 展示當(dāng)前資產(chǎn)安全健康得分。 ● 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)包括“無風(fēng)險(xiǎn)”、“提示”、“低危”、“中危”、“高危”和“致命”。 ● 分來自：專題![]()
、處理和應(yīng)用的模式、場景、技術(shù)和工具也不相同。 源數(shù)據(jù)：源數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)狀態(tài)是“創(chuàng)建”之后的“原始狀態(tài)”，也就是沒有被加工處理的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)管理的過程中，源數(shù)據(jù)一般是指直接來自源文件（業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、線下文件、IoT等）的數(shù)據(jù)，或者直接拷貝源文件的“副本數(shù)據(jù)”。 數(shù)據(jù)連接：定義訪問來自：專題![]()
量、安全、高可靠、低成本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力。MRS可以直接處理 OBS 中的數(shù)據(jù)，客戶可以基于云管理平臺(tái)Web界面和OBS客戶端對數(shù)據(jù)進(jìn)行瀏覽、管理和使用，同時(shí)可以通過REST API接口方式單獨(dú)或集成到業(yè)務(wù)程序進(jìn)行管理和訪問數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算分離，集群存儲(chǔ)成本低，來自：百科![]()
有利于工作中不同角色的人員之間通過規(guī)范的命名和屬于進(jìn)行交流； 4. 便于使用。 關(guān)于實(shí)體和屬性的命名建議： 實(shí)體名稱：分類域大寫+實(shí)體描述詞（全稱，首字母大寫）。 屬性名稱：使用全稱，首字母大寫，一些約定俗稱的空格縮寫。 避免英語和拼音的混用。 如果是縮寫，一定是英語的縮寫，避免使用拼音的聲母縮寫。來自：百科![]()
云知識(shí) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 時(shí)間：2020-07-28 14:11:44 數(shù)據(jù)庫 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 1.不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式。關(guān)系數(shù)據(jù)自然采用表格格來自：百科![]()
云備份使用標(biāo)簽管理服務(wù)對存儲(chǔ)庫添加預(yù)置標(biāo)簽，對存儲(chǔ)庫進(jìn)行過濾和管理。 標(biāo)簽管理服務(wù)（Tag Management Service，TMS） 管理存儲(chǔ)庫標(biāo)簽 云備份依賴于 消息通知 服務(wù)發(fā)送使用云備份的消息通知給用戶。配置消息通知后，當(dāng)備份任務(wù)執(zhí)行失敗時(shí)，系統(tǒng)將以郵件和短信的形式進(jìn)行通知用戶。 消息通知服務(wù)（Simple來自：專題![]()
hadoop三大組件是什么 hadoop三大組件是什么 時(shí)間：2020-09-21 09:15:14 hadoop三大組件mapreduce分布式運(yùn)算框架yarn任務(wù)調(diào)度平臺(tái)hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略：分塊存儲(chǔ)+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（即數(shù)據(jù)備份）：默認(rèn)來自：百科![]()
GaussDB (for MySQL)數(shù)據(jù)庫實(shí)例支持的最大數(shù)據(jù)連接數(shù)是多少 GaussDB(for MySQL)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GaussDB(for MySQL)引擎的max_connections和max_user_connections參數(shù)，用戶可在參數(shù)模板自定義。來自：專題![]()
群中只有一臺(tái)物理機(jī)，并且將主機(jī)和備機(jī)劃分在同一可用區(qū)內(nèi)，將會(huì)導(dǎo)致主備實(shí)例創(chuàng)建失敗。 云數(shù)據(jù)庫RDS服務(wù)支持在同一個(gè)可用區(qū)內(nèi)或者跨可用區(qū)部署數(shù)據(jù)庫主備實(shí)例，備機(jī)的選擇和主機(jī)可用區(qū)對應(yīng)情況： 相同（默認(rèn)），主機(jī)和備機(jī)會(huì)部署在同一個(gè)可用區(qū)。 不同，主機(jī)和備機(jī)會(huì)部署在不同的可用區(qū)，以提供來自：專題
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