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- 數(shù)據(jù)倉庫十大主題模型特點(diǎn) 內(nèi)容精選 換一換
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生重大變化。本課程包含 數(shù)據(jù)倉庫 、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來自：百科云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 時(shí)間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時(shí)間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 時(shí)間：2021-05-21 10:15:21 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹形結(jié)構(gòu)，目前還在使用的層次模型的一個(gè)實(shí)際案例就是來自：百科
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云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間：2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后，用戶往往需要通過測(cè)試數(shù)據(jù)集來評(píng)估新模型的泛化能力。通過驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)來自：百科![]()
云知識(shí) DRS在線遷移能力特點(diǎn) DRS在線遷移能力特點(diǎn) 時(shí)間：2021-05-31 16:13:23 數(shù)據(jù)庫 DRS的在線遷移能力，是指支持通過多種網(wǎng)絡(luò)鏈路，實(shí)現(xiàn)跨云平臺(tái) 數(shù)據(jù)庫遷移 、云下數(shù)據(jù)庫遷移上云或云上跨Region的數(shù)據(jù)庫遷移等多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。 特點(diǎn)：通過增量遷移技術(shù)，能夠最來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉庫 時(shí)間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle來自：百科![]()
云知識(shí) GaussDB (for Mongo)的產(chǎn)品特點(diǎn) GaussDB(for Mongo)的產(chǎn)品特點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-17 16:47:49 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for Mongo)具有存算分離、極致可用、海量存儲(chǔ)等特點(diǎn)。 存算分離：存儲(chǔ)層采用DFV高性能分布式存儲(chǔ)，計(jì)算資源與存儲(chǔ)資源按需獨(dú)立擴(kuò)展；來自：百科![]()
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。 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/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)庫來自：專題![]()
基于現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)現(xiàn)狀進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)查、需求梳理、業(yè)務(wù)調(diào)研，輸出企業(yè)業(yè)務(wù)流程以及數(shù)據(jù)主題劃分。 主題設(shè)計(jì) 通過分層架構(gòu)表達(dá)對(duì)數(shù)據(jù)的分類和定義，幫助厘清數(shù)據(jù)資產(chǎn)，明確業(yè)務(wù)領(lǐng)域和業(yè)務(wù)對(duì)象的關(guān)聯(lián)關(guān)系。 主題域分組 基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)主題域分組。 主題域 互不重疊數(shù)據(jù)的高層面的數(shù)據(jù)分類，用于管理其下一級(jí)的業(yè)務(wù)對(duì)象。來自：百科![]()
領(lǐng)域中，使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí)，學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型 時(shí)間：2021-06-30 18:22:10 CNCF的項(xiàng)目成熟度模型如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????????????????????????????來自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，來自：專題![]()
華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識(shí)know-how與大模型能力相結(jié)合來自：專題![]()
庫、增量、周期性數(shù)據(jù)集成。 規(guī)范設(shè)計(jì) 作為 數(shù)據(jù)治理 的一個(gè)核心模塊，承擔(dān)數(shù)據(jù)治理過程中的數(shù)據(jù)加工并業(yè)務(wù)化的功能，提供智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、自定義主題數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、可視化數(shù)據(jù)建模、標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)簽等功能，有利于改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，有效支撐經(jīng)營(yíng)決策。 數(shù)據(jù)開發(fā) 大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境，降低用戶使用大數(shù)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OSI 參考模型的層次是什么？ OSI 參考模型的層次是什么？ 時(shí)間：2020-08-10 10:53:21 有 7 個(gè) OSI 層：物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會(huì)話層、表示層和應(yīng)用層。 1、物理層：主要功能是利用物理傳輸介質(zhì)為數(shù)據(jù)鏈路層提供物理連接，來自：百科![]()
行作為一個(gè)記錄，列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個(gè)記錄。（這種模型，數(shù)據(jù)即索引，IO很快，主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫） 鍵值對(duì)模型：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)“鍵值對(duì)” 文檔類模型：以一個(gè)個(gè)文檔來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，有點(diǎn)類似“鍵值對(duì)”。 常見非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫： 列模型：Hbase 鍵值對(duì)模型：redis,MemcacheDB來自：百科![]()
而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下，每個(gè)設(shè)備都對(duì)應(yīng)一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型，它對(duì)外提供一致的接口，可以直接對(duì)應(yīng)應(yīng)用。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個(gè)帶攝像頭的燈，組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型，既能夠滿足復(fù)雜場(chǎng)景的需要，也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進(jìn)行對(duì)接。來自：百科![]()
是一種基于發(fā)布/訂閱模型的通信協(xié)議。在發(fā)布/訂閱模型模型中，我們需要一個(gè)代理服務(wù)器（通常稱之為Broker），所有客戶端都需要和服務(wù)器建立連接，然后進(jìn)行訂閱和發(fā)布。若某個(gè)客戶端發(fā)布了其他客戶端已訂閱的主題（MQTT協(xié)議中稱之為topic），服務(wù)器就會(huì)將這個(gè)主題轉(zhuǎn)發(fā)給所有已訂閱的客來自：百科![]()
分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng)，自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高，也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級(jí)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(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)特點(diǎn)對(duì)比 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)特點(diǎn)對(duì)比 時(shí)間：2021-07-01 10:14:09 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 常見的幾種數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的從高可用性、讀寫性能、數(shù)據(jù)一致性及可擴(kuò)展性幾個(gè)特點(diǎn)進(jìn)行比較。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹來自：百科
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