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- 大數(shù)據(jù)國(guó)內(nèi)外應(yīng)用現(xiàn)狀 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科云知識(shí) 云數(shù)據(jù)遷移服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景 云數(shù)據(jù)遷移服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-18 15:48:02 云數(shù)據(jù)遷移（Cloud Data Migration，簡(jiǎn)稱 CDM ），是提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)，幫助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持文件系統(tǒng)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，No來自：百科
- 大數(shù)據(jù)國(guó)內(nèi)外應(yīng)用現(xiàn)狀 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景 云數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-07-29 08:59:29 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)可以在許多領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用，包括企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品測(cè)試，創(chuàng)新，虛擬世界，電子商務(wù)，社交網(wǎng)絡(luò)和科學(xué)研究。云數(shù)據(jù)庫(kù)從深度和廣度兩個(gè)方面極大地影響著企業(yè)的發(fā)展。 首先是來自：百科Conncet云服務(wù)基本配置操作 ② 掌握ROMA Connect實(shí)現(xiàn)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成的基本原理 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.IT/OT融合 3. 數(shù)據(jù)源創(chuàng)建 4. 數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)集成場(chǎng)景 5. DLV 服務(wù)大屏展示環(huán)境監(jiān)控數(shù)據(jù) 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成來自：百科
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樣式、組件和大屏模板，實(shí)時(shí)預(yù)覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營(yíng)人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 Astro Canvas大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項(xiàng)目中快速?gòu)?fù)用。 靈活部署與發(fā)布 Astro Canvas多端發(fā)布自動(dòng)適配，支持多種部署方式，大型項(xiàng)目可視化大屏輕松呈現(xiàn)。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科![]()
通過圖說和業(yè)務(wù)大屏簡(jiǎn)介，快速了解什么是Astro大屏應(yīng)用，單擊初識(shí)Astro Canvas了解更多。 2、使用模板安裝一個(gè)業(yè)務(wù)大屏，體驗(yàn)Astro Canvas Astro Canvas中，預(yù)置了綜合態(tài)勢(shì)、資產(chǎn)統(tǒng)計(jì)、設(shè)備管理等典型場(chǎng)景的大屏模板，您可以基于模板，直接構(gòu)建業(yè)務(wù)大屏。 3、創(chuàng)建工作空間來自：專題![]()
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/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(kù) 支持快速應(yīng)用的行業(yè)主題庫(kù)、行業(yè)算法庫(kù)、行業(yè)指標(biāo)庫(kù)。來自：百科![]()
隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新趨勢(shì)和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”，成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析的關(guān)鍵要素。 圖2大數(shù)據(jù)融合分析 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口 以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開發(fā)人來自：百科![]()
圖2車企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)分析 運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級(jí)，其數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù)，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性有很高的要求， DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎，打破數(shù)據(jù)孤島進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì) 大數(shù)據(jù)ETL：具備TB~來自：百科![]()
具經(jīng)歷了“商用+開源”，到“邊買邊造”，再到“自給自足”的三個(gè)階段。 自2019年來，通過歷時(shí)3年的“云化改造、安全韌性構(gòu)筑、全棧自研”三大戰(zhàn)役，華為基于云原生打造了高安全、高韌性、全場(chǎng)景開發(fā)工作流覆蓋的可信代碼倉(cāng)。 如今，華為云CodeArts Repo管理并保護(hù)著華為1100來自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)管理服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)管理服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-19 10:45:41 數(shù)據(jù)管理服務(wù)（ Data Admin Service ，簡(jiǎn)稱 DAS ），用來登錄和操作華為云上數(shù)據(jù)庫(kù)的Web服務(wù)，提供數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)、運(yùn)維、智能診斷、企業(yè)級(jí)DevOps一站式云上數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái)，方便用戶使用和運(yùn)維華為 云數(shù)據(jù)庫(kù)來自：百科![]()
MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-07-29 10:25:29 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)（RDS for MySQL）是穩(wěn)定可靠、可彈性伸縮的云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。通過云數(shù)據(jù)庫(kù)能夠讓您幾分鐘內(nèi)完成數(shù)據(jù)庫(kù)部署。云端完全托管，讓您專注于應(yīng)用程序開發(fā)，無需為數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維煩惱。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-大數(shù)據(jù)融合分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-大數(shù)據(jù)融合分析 時(shí)間：2021-06-17 12:52:17 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在大數(shù)據(jù)融合分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn)： 統(tǒng)一分析入口：以Gaus來自：百科![]()
YES) MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用相關(guān)推薦 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用產(chǎn)品介紹 查看詳情 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用快速入門 查看詳情 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用內(nèi)核介紹 查看詳情 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用用戶指南 查看詳情 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用最佳實(shí)踐 查看詳情 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用API參考 查看詳情來自：專題![]()
同主辦,以”數(shù)聚粵港澳,智匯大灣區(qū)"為主題,面向中國(guó)大陸和中國(guó)港澳地區(qū)高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司、開發(fā)者等專業(yè)對(duì)象舉辦的大型數(shù)據(jù)創(chuàng)新類競(jìng)賽。 【賽事簡(jiǎn)介】 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)之四大短距無線通信特點(diǎn)及應(yīng)用場(chǎng)景 常見物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)之四大短距無線通信特點(diǎn)及應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2022-11-10 14:22:08 物聯(lián)網(wǎng) 前面我們說道了IoT的有線通信技術(shù)，本文我們來介紹IoT常見的無線通信技術(shù)，其中無線的技術(shù)又可以被細(xì)分來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時(shí)間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來自：百科![]()
查”、“研發(fā)問答”等，旨在解決開發(fā)過程中的普遍問題。此外，《指南》還分析了“代碼數(shù)據(jù)集構(gòu)建”、 “提示工程”、“RAG技術(shù)”、“代碼大模型調(diào)優(yōu)及評(píng)估”等眾多使能能力的建設(shè)要點(diǎn)，通過持續(xù)迭代和優(yōu)化六大核心能力，以更好地滿足關(guān)鍵需求。 當(dāng)前各行業(yè)正積極探索智能開發(fā)落地之道，《指南》探來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景 PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-07-29 10:20:47 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)PostgreSQL是一種典型的開源關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，在保證數(shù)據(jù)可靠性和完整性方面表現(xiàn)出色，支持互聯(lián)網(wǎng)電商、地理位置應(yīng)用系統(tǒng)、金融保險(xiǎn)系統(tǒng)、復(fù)雜數(shù)據(jù)對(duì)象處理等場(chǎng)景。來自：百科
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