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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘物理模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 器上,且該 彈性云服務(wù)器 GaussDB 實(shí)例處于同一區(qū)域,同一VPC時(shí),建議單獨(dú)使用內(nèi)網(wǎng)IP連接彈性云服務(wù)器GaussDB實(shí)例。 公網(wǎng)連接 不能通過內(nèi)網(wǎng)IP地址訪問GaussDB實(shí)例時(shí),使用公網(wǎng)訪問,建議單獨(dú)綁定彈性公網(wǎng)IP連接彈性云服務(wù)器(或公網(wǎng)主機(jī))GaussDB實(shí)例。 收起
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理備份和邏輯備份的區(qū)別有哪些 物理備份和邏輯備份的區(qū)別有哪些 時(shí)間:2021-07-01 14:36:56 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)備份恢復(fù) 數(shù)據(jù)庫(kù)備份 物理備份:直接備份數(shù)據(jù)庫(kù)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)文件甚至是整個(gè)磁盤。 邏輯備份:將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中導(dǎo)出,并將導(dǎo)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行存檔備份。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后,就可以實(shí)現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中,都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過軟件棧對(duì)模型中算子和計(jì)算流程實(shí)現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、
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    3、DWS支持多種客戶端開發(fā)接口,使得開發(fā)人員輕松方便的操作DWS數(shù)據(jù)庫(kù)。 4、介紹數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出的方式,輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸,并分析其加載數(shù)據(jù)的性能。 5、介紹DWS + CDM + OBS 的數(shù)據(jù)上云解決方案,讓數(shù)據(jù)真正流動(dòng)起來。 6、提供(DWS + BI)海量數(shù)據(jù)分析可視化方案。 7
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    為什么要使用華為云 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)GaussDB(DWS) ? 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ? 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) DWS輸出流(通過OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式):功能描述 DWS輸出流(通過OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式):功能描述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)湖 、湖倉(cāng)一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案
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    支持管理DWS、 DLI 、 MRS Hive等多種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 支持可視化和DDL方式管理數(shù)據(jù)庫(kù)表。 數(shù)據(jù)集成 批量數(shù)據(jù)遷移無縫集成,依托批量數(shù)據(jù)遷移的強(qiáng)力支撐,支持20多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間可靠高效的數(shù)據(jù)傳輸,輕松實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)源集成到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 腳本開發(fā) 提供在線腳本編輯器,支持多人協(xié)作
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    云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖,按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?,轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
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    最小值:1 最大值:2000 缺省值:2000 marker 否 String 上一頁(yè)最后一條資源記錄的ID,為空時(shí)為查詢第一頁(yè)。 使用說明:必須limit一起使用。 最小長(zhǎng)度:0 最大長(zhǎng)度:36 fields 否 Array 顯示字段列表 數(shù)組長(zhǎng)度:1 - 5 sort_key 否 String
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    應(yīng)用開發(fā)和遷移工具列表; 易管理 全面集群監(jiān)控告警、自動(dòng)增量備份; 快速升級(jí),降低版本升級(jí)對(duì)業(yè)務(wù)的影響度; 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù),支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲(chǔ)列存儲(chǔ),提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分
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    的性能在極端場(chǎng)景下并未比單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)好 數(shù)據(jù)如何存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)? LibrA、GaussDB AGaussDB(DWS) 是什么關(guān)系? 計(jì)費(fèi)說明:計(jì)費(fèi)項(xiàng) 產(chǎn)品定位 Kafka實(shí)時(shí)入庫(kù)到GaussDB(DWS) GaussDB(DWS) Hive在功能上有哪些差別? 創(chuàng)建用戶并授權(quán)使用GaussDB(DWS):示例流程
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    從實(shí)際框的角度出發(fā),實(shí)際框預(yù)測(cè)框交并比大于0.5,實(shí)際框預(yù)測(cè)框類別不符,認(rèn)為是類別漏檢;實(shí)際框預(yù)測(cè)框的交并比大于0.1小于0.5,實(shí)際框預(yù)測(cè)框類別相符,認(rèn)為是位置漏檢;實(shí)際框所有預(yù)測(cè)類別相同的框交并比小于0.1,認(rèn)為是背景漏檢。 敏感度分析 不同特征范圍下的準(zhǔn)確率 圖像分類相似,
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    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(kù) 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
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    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(kù) 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
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    工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署,從而提高開發(fā)效率。 該平臺(tái)能夠提供一站式的數(shù)據(jù)處理和開發(fā)服務(wù),包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署,從而提高開發(fā)效率。 AI開發(fā)平臺(tái) 快速模型部署服務(wù) 該平臺(tái)支持一鍵部署模型,能夠提高模型部署效率,實(shí)現(xiàn)模型到業(yè)務(wù)的無縫銜接,縮短模型開發(fā)周期。
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    領(lǐng)域中,使用語(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)言模型和神經(jīng)語(yǔ)言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)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(yǔ)言模型 第3章 什么是神經(jīng)語(yǔ)言模型
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    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?????????????????????????????????????????
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