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- 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)深度解析 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)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)通過組合低層來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 時間：2021-03-05 15:02:23 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 區(qū)塊鏈 交易隱私如何保證？華為零知識證明技術(shù)實(shí)戰(zhàn)解析 區(qū)塊鏈交易隱私如何保證？華為零知識證明技術(shù)實(shí)戰(zhàn)解析 時間：2022-06-06 14:36:28 【摘要】 零知識證明技術(shù)不管應(yīng)用于金融還是其他領(lǐng)域，都可以對隱私保護(hù)，性能提升，或者安全性等場景帶來很多幫助。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 技術(shù)解析+代碼實(shí)戰(zhàn)，帶你入門華為云政務(wù)區(qū)塊鏈平臺 技術(shù)解析+代碼實(shí)戰(zhàn)，帶你入門華為云政務(wù)區(qū)塊鏈平臺 時間：2022-06-06 15:11:03 【摘要】 區(qū)塊鏈技術(shù)在數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、確權(quán)確責(zé)等方面的技術(shù)優(yōu)勢，使其在政府、金融、供應(yīng)鏈、交通等各個來自：百科![]()
大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科![]()
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求，同時擴(kuò)展性差、成本高，也使擴(kuò)容極為困難。 GaussDB (DWS)作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 大數(shù)據(jù)融合分析 隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺，發(fā)現(xiàn)數(shù)來自：百科![]()
訪問請求作出不同的解析響應(yīng)，指向不同服務(wù)器的IP地址。解決跨運(yùn)營商或者跨地域訪問慢的難題，提高解析效率。 云解析服務(wù)具有以下優(yōu)勢： 1、高性能 云解析服務(wù)采用自研的新一代高性能解析加速服務(wù)，單節(jié)點(diǎn)支持千萬級并發(fā)，為您提供高效穩(wěn)定的解析服務(wù)。 2、安全防護(hù) 云解析服務(wù)基于華為自研A來自：百科![]()
酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力 認(rèn)證價(jià)來自：專題![]()
多線路：支持按運(yùn)營商線路(電信，聯(lián)通，移動)解析調(diào)度，支持海外地域解析線路調(diào)度。 頂級域：內(nèi)網(wǎng)域名支持創(chuàng)建頂級域，比如ECS主機(jī)名是ZHANGSAN，可以創(chuàng)建同名的內(nèi)網(wǎng)域名解析到ECS私網(wǎng)IP，這樣訪問主機(jī)名就是訪問ECS服務(wù)器。 反向解析：ECS私網(wǎng)IP可以添加反向解析指向域名(主機(jī)名)，通過私網(wǎng)IP即可以判斷是哪個服務(wù)器。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 時間：2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)來自：百科![]()
隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)和分布式技術(shù)的長足發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫也朝著分布式數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)演進(jìn)。目前比較流行的分布式數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)是MPP（Massive-Parallel Processing）架構(gòu)。MPP架構(gòu)特性如下： MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉庫一般由多個對等的數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。 MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)來自：百科![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來自：專題![]()
Web應(yīng)用程序。 云解析服務(wù)支持不同組網(wǎng)及場景下的域名解析服務(wù)，包括：公網(wǎng)域名解析、內(nèi)網(wǎng)域名解析、反向解析以及智能線路解析。 通過域名訪問網(wǎng)站，需要以下四步： 云解析服務(wù) DNS 云解析服務(wù)（Domain Name Service）提供高可用，高擴(kuò)展的權(quán)威DNS服務(wù)和DNS管理服來自：百科![]()
圖3 解析域名 說明： 如果您已自行解析域名，單擊“已自行解析”。 確認(rèn)該域名未添加任何解析記錄集，否則一鍵解析將報(bào)錯。 在彈出的“一鍵解析”對話框中，單擊“確定”。 解析成功后，解析狀態(tài)變?yōu)?ldquo;解析成功”，這時后臺在DNS中增加一條解析記錄。 圖4 解析成功 說明： 如果您需要刪除來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的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)模型都是需要來自：百科![]()
本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年，Yann來自：百科
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