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- idc研究 內(nèi)容精選 換一換
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網(wǎng)絡(luò)互通： 場景一：自建IDC或者第三方云廠商與華為云之間網(wǎng)絡(luò)互通的典型方式是云專線DC，如果沒有專線，您可以嘗試VPN/公網(wǎng)IP方式。 場景二：華為云不同Region之間網(wǎng)絡(luò)互通典型的方式是云連接CC/云專線DC，您也可以使用VPN/公網(wǎng)IP方式。 跳板機 安裝在自建IDC/第三方云廠商來自：百科提供多種連接選擇，滿足企業(yè)云上多業(yè)務(wù)需求，讓您輕松部署企業(yè)應(yīng)用，降低企業(yè)IT運維成本。 優(yōu)勢對比 VPC虛擬私有云相比傳統(tǒng)IDC的優(yōu)勢如表所示 對比項 虛擬私有云 傳統(tǒng)IDC 部署周期 用戶無需工程規(guī)劃，布線等復(fù)雜工程部署的工作。 用戶基于業(yè)務(wù)需求在華為云上自主規(guī)劃私有網(wǎng)絡(luò)、子網(wǎng)和路由。來自：專題
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，NoSQL，大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對象存儲等數(shù)據(jù)源，無論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù)源 本地數(shù)據(jù)遷移上云 本地數(shù)據(jù)是指存儲在用戶自建或者租用的IDC中的數(shù)據(jù)，或者第三方云環(huán)境中的數(shù)據(jù)，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、OLAP數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)等。 這個場景是用戶希望利用云上的計算和存來自：百科
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數(shù)據(jù)，研究高光譜數(shù)據(jù)反演方法，驗證反演結(jié)果的精度。 【賽事簡介】 “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,以”數(shù)聚粵港澳,智匯大灣區(qū)"為主題,面向中國大陸和中國港澳地區(qū)高等院校、專業(yè)研究機構(gòu)、數(shù)來自：百科![]()
Dorado陣列數(shù)據(jù)、本地文件目錄時，需要購買混合云備份存儲庫用于存放云下IDC產(chǎn)生的備份。 按需計費 包年包月 存儲費 復(fù)制存儲庫 使用跨區(qū)域復(fù)制備份功能時，在復(fù)制的目標(biāo)區(qū)域購買。 按需計費 包年包月 流量費 公網(wǎng)流出流量 使用混合云備份的云上備份恢復(fù)云下IDC時，會產(chǎn)生公網(wǎng)流出流量。 限時免費 流量費來自：專題![]()
云上安全災(zāi)備 華為 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) 可支持本地IDC作為業(yè)務(wù)中心，華為云作為災(zāi)備中心的數(shù)據(jù)同步。您可輕松為本地IDC機房實現(xiàn)容災(zāi)，而無須預(yù)先投入巨額基礎(chǔ)設(shè)施。 華為 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)可支持本地IDC作為業(yè)務(wù)中心，華為云作為災(zāi)備中心的數(shù)據(jù)同步。您可輕松為本地IDC機房實現(xiàn)容災(zāi)，而無須預(yù)先投入巨額基礎(chǔ)設(shè)施。來自：專題![]()
Dorado陣列數(shù)據(jù)、本地文件目錄時，需要購買混合云備份存儲庫用于存放云下IDC產(chǎn)生的備份。 按需計費 包年包月 存儲費 復(fù)制存儲庫 使用跨區(qū)域復(fù)制備份功能時，在復(fù)制的目標(biāo)區(qū)域購買。 按需計費 包年包月 流量費 公網(wǎng)流出流量 使用混合云備份的云上備份恢復(fù)云下IDC時，會產(chǎn)生公網(wǎng)流出流量。 限時免費 流量費來自：專題![]()
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華為云、萬網(wǎng)、新網(wǎng)等均可 源站位置 無限制 華為云、非華為云及IDC均可 建議源站與主要用戶群體在同一大區(qū) 無限制 華為云、非華為云及IDC均可 建議源站與主要用戶群體在同一大區(qū) 無限制 華為云、非華為云及IDC均可 建議源站與主要用戶群體在同一大區(qū) 加速效果 全球用戶訪問來自：專題![]()
時間：2021-06-16 16:33:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB數(shù)據(jù)庫 升級為全場景云服務(wù)，依托華為云與云Stack，持續(xù)服務(wù)客戶。 7大全球區(qū)域研究所從事基礎(chǔ)研究，10+年數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域技術(shù)積累，1000+數(shù)據(jù)庫專項人才，30000+全球數(shù)據(jù)庫應(yīng)用量。 品牌升級：升級為華為自研數(shù)據(jù)庫品牌，覆蓋關(guān)系型與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。來自：百科![]()
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)通過組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。來自：百科![]()
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,以”數(shù)聚粵港澳,智匯大灣區(qū)"為主題,面向中國大陸和中國港澳地區(qū)高等院校、專業(yè)研究機構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司、開發(fā)者等專業(yè)對象舉辦的大型數(shù)據(jù)創(chuàng)新類競賽。 【賽事簡介】 “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)來自：百科![]()
華為云、萬網(wǎng)、新網(wǎng)等均可 源站位置 無限制 華為云、非華為云及IDC均可 建議源站與主要用戶群體在同一大區(qū) 無限制 華為云、非華為云及IDC均可 建議源站與主要用戶群體在同一大區(qū) 無限制 華為云、非華為云及IDC均可 建議源站與主要用戶群體在同一大區(qū) 加速效果 全球用戶訪問來自：專題![]()
AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場景和產(chǎn)業(yè)價值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學(xué)習(xí)來自：百科![]()
虛擬私有云VPC -混合云使用第三方防火墻 用戶IDC數(shù)據(jù)中心和華為云通過云專線（DC）或 虛擬專用網(wǎng)絡(luò) （VPN）通信成功，在華為云的內(nèi)網(wǎng)上使用第三方虛擬化防火墻，使得云上云下的業(yè)務(wù)流量經(jīng)過自定義的第三方防火墻，對云上的業(yè)務(wù)進(jìn)行靈活的安全控制。本文以用戶同區(qū)域的多VPC與本地IDC連通為例，介紹混合云使用第三方防火墻的應(yīng)用場景。來自：專題![]()
：如硬件 WAF 老化、版本升級困難、高昂的維護(hù)費用以及安全防護(hù)要求高。通過采用華為云網(wǎng)站安全解決方案，該客戶所有資源由線下IDC托管，云WAF成功亦充分防護(hù)線下IDC的Web業(yè)務(wù)，最終讓客戶成功實現(xiàn)了降本增效。 總的來說，面對日益嚴(yán)峻的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)，華為云網(wǎng)站安全解決方案正在全力協(xié)助來自：百科![]()
級）。 在工信部下屬中國信息通信研究院主持的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用服務(wù)遷移能力專項評測中，華為 云數(shù)據(jù)庫 應(yīng)用遷移服務(wù)能力達(dá)到先進(jìn)級（3級）。 可信云原生數(shù)據(jù)庫檢驗證書 華為云 GaussDB 符合可信云云原生數(shù)據(jù)庫能力評估要求，并獲得該檢驗證書。 經(jīng)中國信息通信研究所的檢驗，華為云GaussDB在來自：專題![]()
窗口，支持跨子網(wǎng)部署和跨AZ部署，VPC內(nèi)云主機可共享EIP訪問Internet或共享私網(wǎng)IP訪問IDC及其他VPC。 簡易管理 使用私網(wǎng)NAT，可保持網(wǎng)段不變、IP不變與線下IDC進(jìn)行三層網(wǎng)絡(luò)互通。 降低成本 多個云主機共享使用EIP，有效降低成本。 NAT網(wǎng)關(guān)相關(guān)文檔 NAT網(wǎng)關(guān)-應(yīng)用場景來自：專題![]()
能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度，介紹在降低模型對特定應(yīng)用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程簡介 本課程介紹了在降低模型對特定應(yīng)用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。來自：百科
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