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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型框架分幾層 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開(kāi)即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來(lái)自：百科類信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來(lái)自：百科
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公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS) 的優(yōu)勢(shì) 公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) 的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-09-24 14:47:48 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)售價(jià)昂貴，設(shè)備系統(tǒng)選型，采購(gòu)周期長(zhǎng)，擴(kuò)容復(fù)雜，整體運(yùn)行成本十分高昂，因此很難為中小企業(yè)所采納。 公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)G來(lái)自：百科4、不同策略對(duì)應(yīng)不同結(jié)果，不同結(jié)果產(chǎn)生不同的Reward（獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù)）。 5、該獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù)作為參數(shù)用來(lái)更新策略模型，再進(jìn)行新一輪學(xué)習(xí)。 客戶瓶頸 1、實(shí)時(shí)性與長(zhǎng)期性：AI不僅要做出實(shí)時(shí)的操作決策，還要做出長(zhǎng)期的規(guī)劃決策，通常對(duì)于游戲時(shí)間30分鐘左右的STG游戲，對(duì)應(yīng)的決策步數(shù)（Policy）超過(guò)7000步，這意味著來(lái)自：專題
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安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析，性能提升10倍 客戶痛點(diǎn)： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶本地IDC，不能統(tǒng)一分析； 【數(shù)據(jù)量大】：數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢性能下降； 【業(yè)務(wù)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型的特點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫(kù) 概念模型是高層次的抽象模型，獨(dú)立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，不會(huì)受到任何數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品特性的約束和限制。概念模型的主要特點(diǎn)： 能真實(shí)、充分地反映現(xiàn)實(shí)世界，包括事物和事物之間的聯(lián)系，是現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)模型；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型教程 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型教程 時(shí)間：2024-05-20 14:36:31 最新文章 圖引擎服務(wù) 物流配送 圖引擎 服務(wù) 語(yǔ)義搜索Demo 圖引擎服務(wù)操作指導(dǎo) 云搜索服務(wù) 快速入門(mén) 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門(mén) 相關(guān)推薦來(lái)自：百科![]()
DeepSeek系列模型推理 ModelArts Studio DeepSeek討論 DeepSeek討論 DeepSeek-R1蒸餾版模型來(lái)了，MaaS上新昇騰適配版DeepSeek-R1蒸餾版模型，免費(fèi)用！ DeepSeek部署在本地電腦教程來(lái)了?。∪郊纯赏瓿?！ 五分鐘使用硅基流動(dòng)部署個(gè)人DeepSeek教程來(lái)自：專題![]()
按照我們的模型和接口，實(shí)現(xiàn)自己設(shè)備的能力就好。 主要模塊有WSGI API框架、統(tǒng)一的API框架、Manager層和Driver層。 • WSGI API框架：提供一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的API框架模型，讓生態(tài)伙伴更多的關(guān)注自身的業(yè)務(wù)邏輯，而不是公共框架模型； • 統(tǒng)一的API框架：主要負(fù)責(zé)參數(shù)檢查等動(dòng)作，封裝API的返回值；來(lái)自：百科![]()
重塑未來(lái)的1課：組裝式交付新引擎——智能化低代碼平臺(tái) 繪出「星辰大?！梗喝A為云Astro輕應(yīng)用新手指南Ⅰ 體驗(yàn)華為云Serverless FunctionGraph，一分鐘上線應(yīng)用 智能化新服務(wù)即將驚艷亮相HDC2023 |華為云Astro爆發(fā)低代碼能量來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 時(shí)間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具，有著豐富的G來(lái)自：百科![]()
能直接用于分析決策。 維度建模 維度建模是以維度建模理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建總線矩陣、抽象出事實(shí)和維度，構(gòu)建維度模型和事實(shí)模型，同時(shí)對(duì)報(bào)表需求進(jìn)行抽象整理出相關(guān)指標(biāo)體系，構(gòu)建出匯總模型。 數(shù)據(jù)集成：多種方式異構(gòu)數(shù)據(jù)源高效接入 DAYU數(shù)據(jù)集成支持批量數(shù)據(jù)遷移和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入兩種方式。 批量數(shù)據(jù)遷移來(lái)自：百科![]()
4、不同策略對(duì)應(yīng)不同結(jié)果，不同結(jié)果產(chǎn)生不同的Reward（獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù)）。 5、該獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù)作為參數(shù)用來(lái)更新策略模型，再進(jìn)行新一輪學(xué)習(xí)。 客戶瓶頸 1、實(shí)時(shí)性與長(zhǎng)期性：AI不僅要做出實(shí)時(shí)的操作決策，還要做出長(zhǎng)期的規(guī)劃決策，通常對(duì)于游戲時(shí)間30分鐘左右的STG游戲，對(duì)應(yīng)的決策步數(shù)（Policy）超過(guò)7000步，這意味著來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型里的碼是什么 時(shí)間：2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 碼是關(guān)系模式中的一個(gè)重要概念，有些材料也稱為鍵，或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合，如果U對(duì)于K完全函數(shù)依賴，則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時(shí)間：2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)來(lái)自：百科![]()
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擎，并可以直接使用下一層L2執(zhí)行框架提供的框架調(diào)度能力，通過(guò)通用框架來(lái)生成相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而實(shí)現(xiàn)具體的引擎功能。 L2執(zhí)行框架層 L2執(zhí)行框架層是框架調(diào)用能力和離線模型生成能力的封裝，包含了框架管理器以及流程編排器。 對(duì)于昇騰AI處理器，L2執(zhí)行框架提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線生成和執(zhí)行能來(lái)自：百科![]()
起來(lái)。Spark on YARN分兩種模式：YARN Cluster和YARN Client。 Spark的計(jì)算調(diào)度方式，可以通過(guò)YARN的模式實(shí)現(xiàn)。Spark共享YARN集群提供豐富的計(jì)算資源，將任務(wù)分布式的運(yùn)行起來(lái)。Spark on YARN分兩種模式：YARN Cluster和YARN來(lái)自：專題![]()
解決方案，從方案架構(gòu)到技術(shù)實(shí)現(xiàn)框架，包括數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、華為GaussDB解決方案等。 目標(biāo)學(xué)員 主要面向使用華為產(chǎn)品的用戶、合作伙伴工程師、ISV工程師、內(nèi)部工程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、融合數(shù)倉(cāng)的概念，熟悉華為融合數(shù)倉(cāng)在行業(yè)中的應(yīng)用，描述GaussDB來(lái)自：百科![]()
實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫(xiě)代碼也可以自建AI模型 實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫(xiě)代碼也可以自建AI模型 時(shí)間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開(kāi)發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自：百科
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