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- 數(shù)據(jù)倉庫模型索引 內(nèi)容精選 換一換
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)，它的原理是在CPU寄存器層面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行操作。 關(guān)系模型與SQL查詢 ClickHouse完全使用SQL作為查詢語言，提供了標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的SQL查詢接口，使得現(xiàn)有的第三方分析可視化系統(tǒng)可以輕松與它集成對(duì)接。 同時(shí)ClickHouse使用了關(guān)系模型，所以將構(gòu)建在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或 數(shù)據(jù)倉庫 之上的系統(tǒng)遷移到ClickHouse的成本會(huì)變得更低。來自：專題CREATE INDEX 在指定的表上創(chuàng)建索引。 ALTER SCHEMA 修改模式屬性。 ALTER TABLE PARTITION 修改表分區(qū)，包括增刪分區(qū)、切割分區(qū)、合成分區(qū)，以及修改分區(qū)屬性等。 ALTER INDEX 用于修改現(xiàn)有索引的定義。 GaussDB (DWS)常見數(shù)據(jù)類型來自：專題
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實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 時(shí)間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺(tái)ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開發(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)介來自：百科基于行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái) 通過應(yīng)用華為在企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累的豐富的行業(yè)領(lǐng)域模型和算法，幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)，快速提升數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 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(shí)空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備來自：百科
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手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 時(shí)間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時(shí)常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編來自：百科![]()
護(hù)。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四種類型。選擇不同類型的安全模型后，需要在方案內(nèi)容中填寫必要的配置信息，然后用于API設(shè)計(jì)中“安全方案”的引用。此外，每個(gè)安全模型的文檔頁面展示了所有引用該模型的API清單，便于后期維護(hù)。來自：專題![]()
BS，從 OBS 導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例（以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例） 發(fā)布該模型時(shí)只需要指定到“ocr”目錄。來自：專題![]()
模型包規(guī)范 ModelArts推理部署，模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 • 模型文件：在不同模型包結(jié)構(gòu)中模型文件的要求不同，具體請(qǐng)參見模型包結(jié)構(gòu)示例。 • 模型配置文件：模型配置文件必需存在，文件名固定為“config來自：專題![]()
少，查詢大部分字段，那么選擇行存儲(chǔ)比較好。 索引方式 描述 唯一索引 可用于約束索引屬性值的唯一性，或者屬性組合值的唯一性。如果一個(gè)表聲明了唯一約束或者主鍵，則GaussDB自動(dòng)在組成主鍵或唯一約束的字段上創(chuàng)建唯一索引（可能是多字段索引），以實(shí)現(xiàn)這些約束。目前，GaussDB只有來自：專題![]()
基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器：ModelArts模型評(píng)估診斷 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類型模型的評(píng)估任務(wù)，提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí)，會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估，獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估指標(biāo)的敏感度，并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳”來自：專題![]()
來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時(shí)間：2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，以及設(shè)備性能的提升，數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)規(guī)模來自：百科![]()
。比如，KEPLER是一個(gè)統(tǒng)一的模型來進(jìn)行統(tǒng)一表示，它將文本通過LLM轉(zhuǎn)成embedding表示，然后把KG embedding的優(yōu)化目標(biāo)和語言模型的優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合起來，一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標(biāo)，最后得到一個(gè)能聯(lián)合表示文本語料和圖譜的模型。示意圖如下： 小結(jié) 上述方法都在來自：百科![]()
智能建模”，進(jìn)入智能建模的可用模型頁面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型，進(jìn)入新建告警模型頁面。 6、在新增告警模型頁面中，配置告警模型基礎(chǔ)信息。 告警模型基礎(chǔ)配置參數(shù)說明： 參數(shù)名稱 參數(shù)說明 管道名稱 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱 自定義該條告警模型的名稱。 嚴(yán)重程度 設(shè)來自：專題![]()
ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。Mod來自：專題![]()
ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_AI應(yīng)用_部署服務(wù)-華為云 ModelArts推理部署_在線服務(wù)_訪問在線服務(wù)-華為云 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí)來自：專題![]()
基于行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái) 通過應(yīng)用華為在企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累的豐富的行業(yè)領(lǐng)域模型和算法，幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)，快速提升數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 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(shí)空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備來自：百科![]()
等。同樣，PostgreSQL也可以用許多方法擴(kuò)展，例如通過增加新的數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、操作符、聚集函數(shù)、索引方法、過程語言等。它廣泛應(yīng)用在企業(yè)數(shù)據(jù)庫、Web建站和APP，數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)、含 LBS 的導(dǎo)航應(yīng)用中。 華為云推薦： 云數(shù)據(jù)庫 PostgreSQL-RDS for Pos來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) A8+協(xié)同管理軟件組織模型及權(quán)限管理-應(yīng)用概述 A8+協(xié)同管理軟件組織模型及權(quán)限管理-應(yīng)用概述 時(shí)間：2021-07-20 11:34:45 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 企業(yè)應(yīng)用 銷售管理 商品介紹 商品鏈接：致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件；服務(wù)商：北京致遠(yuǎn)互聯(lián)軟件股份有限公司 >>>選自致遠(yuǎn)互聯(lián)《致遠(yuǎn)來自：云商店![]()
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(duì)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(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)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![]()
華為云零信任能力成熟度模型白皮書 華為云零信任能力成熟度模型白皮書 本白皮書將零信任能力成熟度評(píng)估從理論轉(zhuǎn)化為用于指導(dǎo)實(shí)操的具體框架，幫助企業(yè)識(shí)別當(dāng)前零信任的成熟度等級(jí)，并為企業(yè)下一階段零信任能力演進(jìn)的戰(zhàn)略規(guī)劃提供指導(dǎo)。 馬上下載 更多白皮書資源下載 華為云零信任能力成熟度模型白皮書 目錄來自：專題
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