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- 空表時 內(nèi)容精選 換一換
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本課程主要介紹JavaScript的數(shù)組定義、遍歷、去重和日期、字符串、Math對象、包裝類型、正則表達式。來自：其他本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫開發(fā)的最佳實踐和規(guī)范，涵蓋了數(shù)據(jù)庫設計、表結(jié)構(gòu)設計、SQL編寫、存儲過程等內(nèi)容。來自：其他
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通過MapReduce組件統(tǒng)計出用戶選課表中各省份各科的選課數(shù)量，最終計算出每個省份各個科目的平均選課數(shù)量。來自：其他本課程主要講述數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)類型、常用函數(shù)和表達式計算等數(shù)據(jù)庫應用開發(fā)的必備基礎知識等。來自：其他
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近年ElasticSearch發(fā)展迅猛，已經(jīng)超越了其最初的純搜索引擎的角色，增加了數(shù)據(jù)聚合分析和可視化的特性，如果你有數(shù)百萬的文檔需要通過關鍵詞進行定位時，ElasticSearch肯定是最佳選擇。來自：其他![]()
近年ElasticSearch發(fā)展迅猛，已經(jīng)超越了其最初的純搜索引擎的角色，增加了數(shù)據(jù)聚合分析和可視化的特性，如果你有數(shù)百萬的文檔需要通過關鍵詞進行定位時，ElasticSearch肯定是最佳選擇。來自：其他![]()
本課程主要講述數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)類型、常用函數(shù)和表達式計算等數(shù)據(jù)庫應用開發(fā)的必備基礎知識等。來自：其他![]()
Disaster Recovery Service）提供跨可用區(qū)RPO=0的虛擬機級容災保護，可大幅降低企業(yè)容災TCO，簡化容災流程。當生產(chǎn)站點故障時，用戶可在容災站點迅速恢復業(yè)務，極大縮短業(yè)務中斷時間，減少損失來自：其他![]()
入效率提升實踐，全系統(tǒng)實施軟硬件分層解耦，應用MBSE和DSL方法，進行抽象建模，基于模型實現(xiàn)信息協(xié)同和工具生成最終代碼，在新增1-N硬件時實現(xiàn)無碼化開發(fā)，提升了研發(fā)效率。來自：其他![]()
Disaster Recovery Service）提供跨可用區(qū)RPO=0的虛擬機級容災保護，可大幅降低企業(yè)容災TCO，簡化容災流程。當生產(chǎn)站點故障時，用戶可在容災站點迅速恢復業(yè)務，極大縮短業(yè)務中斷時間，減少損失來自：其他![]()
本課程主要介紹 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB管理平臺的架構(gòu)和提供的運維功能列表，如實例納管、實例升級、擴容、監(jiān)控告警等常用功能。來自：其他![]()
本課程深入講解列存引擎與分區(qū)表技術的核心原理，并通過openGauss數(shù)據(jù)庫的實際項目實踐，幫助學員全面理解其在數(shù)據(jù)分析與管理中的應用。課程內(nèi)容包括列存引擎的存儲原理、性能優(yōu)勢，分區(qū)表的設計與優(yōu)化，以及基于開發(fā)者空間的openGauss數(shù)據(jù)庫實戰(zhàn)項目。通過理論與實踐相結(jié)合的方式，來自：其他![]()
本課程主要講述事務及事務特性；數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)恢復技術及并發(fā)控制； 數(shù)據(jù)庫安全 、用戶管理、數(shù)據(jù)庫備份/恢復、數(shù)據(jù)庫表導入/導出等內(nèi)容。來自：其他![]()
本課程主要講述事務及事務特性；數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)恢復技術及并發(fā)控制；數(shù)據(jù)庫安全、用戶管理、數(shù)據(jù)庫備份/恢復、數(shù)據(jù)庫表導入/導出等內(nèi)容。來自：其他![]()
通過MapReduce組件統(tǒng)計出用戶選課表中不同地區(qū)選課人數(shù)和選擇的課程，按用戶的省份劃分為不同的類別，分析不同地區(qū)用戶選課偏好和人數(shù)的分布情況。來自：其他![]()
本課程詳細介紹在 GaussDB (DWS)中如何進行表結(jié)構(gòu)設計，如何進行SQL優(yōu)化，如何查找慢SQL和高頻SQL，幫助您提高 數(shù)據(jù)倉庫 的性能和響應速度。來自：其他![]()
本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。來自：其他![]()
鍵挑戰(zhàn)，并介紹如何實施PTD分布式調(diào)優(yōu)、內(nèi)存優(yōu)化、計算通信并行掩蓋及MOE優(yōu)化等。同時，探討生成式大模型推理中的技術難題，如HBM容量、低時延通信、長序列緩存及數(shù)值精度，并提出優(yōu)化策略。來自：其他![]()
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