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- 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫職業(yè)規(guī)劃 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)可視化服務(wù)（Data Lake Visualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏 大數(shù)據(jù)應(yīng)用 推薦系統(tǒng) 推薦系統(tǒng)（Recommender來自：專題
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華為云計算 云知識 大V講堂——人工智能的能與不能 大V講堂——人工智能的能與不能 時間：2020-12-15 11:39:38 通過本課程你將了解到人工智能能做什么，當(dāng)前AI應(yīng)用場景及技術(shù)如何落地。 課程簡介 本課程將從算法和算力兩個維度對人工智能的能與不能展開分析和討論。。 課程目標(biāo)來自：百科在 設(shè)備接入服務(wù) 中創(chuàng)建一條規(guī)則，將設(shè)備上報數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至DIS的通道。 將上報數(shù)據(jù)的設(shè)備接入 物聯(lián)網(wǎng)平臺 （設(shè)備接入服務(wù)），并控制其上報數(shù)據(jù)。 在 MRS 中創(chuàng)建一個作業(yè)，執(zhí)行 OBS 桶中的大數(shù)據(jù)分析程序。 在 DLV 中創(chuàng)建數(shù)據(jù)連接從MRS數(shù)據(jù)庫或OBS中讀取數(shù)據(jù)，再創(chuàng)建數(shù)據(jù)大屏將數(shù)據(jù)可視化展示。 詳細(xì)操作指導(dǎo)來自：百科
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超低時延 訪問時延低至1ms 大容量 單盤最大容量達(dá)32TB 建議搭配使用 彈性云服務(wù)器 E CS 虛擬私有云 VPC 1對1免費專家咨詢 NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫/ 數(shù)據(jù)倉庫 適用于讀寫密集型應(yīng)用場景，部署各類數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫，如SQL Server、MySQL、RAC來自：專題![]()
【云小課】不容錯過！華為云新一代緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫 GaussDB (for Redis) 【云小課】不容錯過！華為云新一代緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for Redis) 時間：2021-08-06 16:26:56 云小課 Redis 云數(shù)據(jù)庫 眾所周知，Redis是一來自：百科![]()
組件化拖拽式編排，輕松上手 大數(shù)據(jù)可視化平臺功能說明 數(shù)據(jù)連接管理 創(chuàng)建數(shù)據(jù)連接，提供數(shù)據(jù)大屏所需動態(tài)數(shù)據(jù) 創(chuàng)建數(shù)據(jù)連接，提供數(shù)據(jù)大屏所需動態(tài)數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)大屏管理 基于多種場景模板創(chuàng)建管理您的數(shù)據(jù)大屏 基于多種場景模板創(chuàng)建管理您的數(shù)據(jù)大屏 可視化編輯器 畫布、可視化界面編輯器和所見及所得的大屏編輯區(qū)域來自：專題![]()
云知識 知識圖譜與大模型結(jié)合方法概述 知識圖譜與大模型結(jié)合方法概述 時間：2024-05-15 10:20:11 作者 | 黃巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》總結(jié)了大語言模型和知識圖來自：百科![]()
有場景特征的數(shù)據(jù)大屏作為示例，幫助用戶快速設(shè)計和配置數(shù)據(jù)大屏。目前DLV提供如下場景模板：空白模板、安全態(tài)勢感知模板、企業(yè)運營看板、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實時監(jiān)控模板。 預(yù)覽 用戶可以預(yù)覽數(shù)據(jù)大屏的即時數(shù)據(jù)，及時了解數(shù)據(jù)大屏的呈現(xiàn)效果。 發(fā)布 用戶開發(fā)完成一個數(shù)據(jù)大屏后，通過發(fā)布功能向其他用戶分享即時的或歷史版本的數(shù)據(jù)大屏。來自：百科![]()
提供豐富的可視化組件，包括常用的數(shù)據(jù)圖表、圖形、控件等。 專業(yè)級地理信息可視化 支持繪制地理軌跡、地理飛線、熱力分布、地域區(qū)塊、3D地球等效果，支持地理數(shù)據(jù)多層疊加。 圖形化編輯界面 拖拽即可完成組件自由配置與布局、所見即所得，無需編程就能輕松搭建可視化大屏，并且依據(jù)投放設(shè)備分辨率，自由定制大屏尺寸。 多種數(shù)據(jù)源支持來自：百科![]()
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提供豐富的可視化組件，包括常用的數(shù)據(jù)圖表、圖形、控件等； 2. 支持繪制地理軌跡、地理飛線、熱力分布、地域區(qū)塊、3D地球等效果，支持地理數(shù)據(jù)多層疊加； 3. 拖拽即可完成組件自由配置與布局、所見即所得，無需編程就能輕松搭建可視化大屏，并且依據(jù)投放設(shè)備分辨率，自由定制大屏尺寸； 4. 無縫集成華為云數(shù)據(jù)倉來自：百科![]()
華為云計算 云知識 5G三大場景的應(yīng)用介紹 5G三大場景的應(yīng)用介紹 時間：2022-12-09 17:10:10 物聯(lián)網(wǎng) 之前聊到5G在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中收到廣泛應(yīng)用，本文來聊一聊5G三大場景的應(yīng)用介紹。 eMBB 首先來說說eMBB的定義。eMBB即增強型移動寬帶，eMBB能給5G帶來自：百科![]()
拖拽即可完成組件自由配置與布局、所見即所得，無需編程就能輕松搭建可視化大屏，并且依據(jù)投放設(shè)備分辨率，自由定制大屏尺寸。 多種數(shù)據(jù)源支持 無縫集成華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)、數(shù)據(jù)湖探索、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、對象存儲服務(wù)等，支持本地CSV、在線API及企業(yè)內(nèi)部私有云數(shù)據(jù)。 應(yīng)用場景 企業(yè)安全態(tài)勢感知 從微觀到宏觀，全面呈現(xiàn)，讓一切來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 漫談Huawei LiteOS五大內(nèi)核模塊 漫談Huawei LiteOS五大內(nèi)核模塊 時間：2022-11-08 11:30:55 物聯(lián)網(wǎng) Huawei LiteOS是華為面向IoT領(lǐng)域，構(gòu)建的“統(tǒng)一物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)和中間件軟件平臺”，以輕量級（內(nèi)核小于10k來自：百科![]()
快速提升數(shù)據(jù)運營能力。 優(yōu)勢 多行業(yè)支持 覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。 領(lǐng)域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備/資源等八大類數(shù)據(jù)以及相互之間關(guān)系的行業(yè)領(lǐng)域模型。 快速應(yīng)用行業(yè)庫 支持快速應(yīng)用的行業(yè)主題庫、行業(yè)算法庫、行業(yè)指標(biāo)庫。來自：百科![]()
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專家等共同打造的適配市場需求和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“行業(yè)指南”。 基于藍(lán)皮書大量的數(shù)據(jù)積累，云聯(lián)盟評選出“2022年中國云生態(tài)百強企業(yè)榜單”。榜單以云計算基礎(chǔ)設(shè)施、平臺層關(guān)鍵技術(shù)、通用軟件和SaaS以及垂直行業(yè)應(yīng)用四大行業(yè)為框架設(shè)置，面向數(shù)千家云生態(tài)企業(yè)進(jìn)行公開征集，經(jīng)過多輪專家評審，篩選出百強企業(yè)。來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 用戶實施物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在線管理面臨五大困擾 用戶實施物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在線管理面臨五大困擾 時間：2021-07-01 09:24:49 云服務(wù)器 1、周期長 （1）對接全球多家運營商CMP系統(tǒng) （2）和多家運營商商務(wù)談判 （3）企業(yè)自己構(gòu)建SIM管理監(jiān)控系統(tǒng) 2、管理難來自：百科![]()
【初級】基于流計算的雙十一大屏開發(fā)案例 面對每天大量的實時數(shù)據(jù)，及時、高效的處理這些數(shù)據(jù)顯得十分必要。本課程主要介紹如何搭建一個可視化大屏，為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗 適合人群：面向?qū)崟r流計算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會大眾和高校師生來自：專題
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