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- 創(chuàng)新點 大數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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簡單拖拽、自由組合、預置豐富的樣式、組件和大屏模板，實時預覽，輕松搭建大屏。業(yè)務人員和運營人員也可基于需求快速配置大屏。 簡單拖拽、自由組合、預置豐富的樣式、組件和大屏模板，實時預覽，輕松搭建大屏。業(yè)務人員和運營人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項目中快速復用。 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項目中快速復用。來自：專題云知識 非關系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)缺點 非關系型數(shù)據(jù)庫的優(yōu)缺點 時間：2020-07-28 16:48:31 非關系型數(shù)據(jù)庫 非關系型數(shù)據(jù)庫通常指數(shù)據(jù)以對象的形式存儲在數(shù)據(jù)庫中，而對象之間的關系通過每個對象自身的屬性來決定 非關系數(shù)據(jù)庫的（redis和MangDB）為了處理海量數(shù)據(jù)，非關系數(shù)據(jù)來自：百科
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云知識 數(shù)據(jù)庫安全防護的優(yōu)點 數(shù)據(jù)庫安全防護的優(yōu)點 時間：2020-09-10 16:27:51 數(shù)據(jù)庫安全防護以反向代理的方式部署在應用服務器與數(shù)據(jù)庫之間，為用戶提供數(shù)據(jù)庫防火墻、數(shù)據(jù)庫審計、數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏等數(shù)據(jù)庫安全防護功能。 功能豐富 提供數(shù)據(jù)庫審計、數(shù)據(jù)庫防火墻、數(shù)據(jù)泄露保護來自：百科轉(zhuǎn)型，匹配鯤鵬產(chǎn)業(yè)發(fā)展的人才需求，浙江省鯤鵬生態(tài)創(chuàng)新中心、浙江省鯤鵬計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟與華為技術有限公司聯(lián)合面向浙江ICT行業(yè)企業(yè)從業(yè)人員開展鯤鵬應用創(chuàng)新比賽活動，激發(fā)創(chuàng)新潛力，培養(yǎng)鯤鵬產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需的基于鯤鵬生態(tài)的軟件適配、遷移、軟件開發(fā)、解決方案孵化等研發(fā)能力，加速構(gòu)建以鯤鵬為底座的覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈的千億級計算產(chǎn)業(yè)。來自：百科
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在Modelarts平臺，如下兩個實踐樣例均可選擇學習。 1） “基于Caltech 圖像識別 應用” 實踐樣例鏈接：點擊查看 2） “手寫數(shù)字圖像識別應用” 實踐樣例鏈接：點擊查看 注意：在實踐中，啟動了推理服務完成了測試之后要及時點擊右上角的停止按鍵停止服務，防止一直啟動造成賬號欠費。 參考和學習資料： 華為線上 AI開發(fā)平臺 Modelarts官網(wǎng)來自：百科![]()
ventGrid來協(xié)調(diào)完成跨Region的數(shù)據(jù)同步，支持斷點續(xù)傳、可以實現(xiàn)秒級低時延，千萬級QPS并發(fā)。 除了上述能力，華為云金融PaaS還新上線了可視化容災多活管理特性，提供容災切換過程的可視化的編排能力，支持串并行流程、動作、檢查點的編排，目前已經(jīng)支持30+的云服務插件。容災來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
MySQL數(shù)據(jù)庫的特點 MySQL數(shù)據(jù)庫的特點 MySQL是目前最受歡迎的開源數(shù)據(jù)庫之一，其性能卓越，搭配LAMP（Linux + Apache + MySQL + Perl/PHP/Python），成為WEB開發(fā)的高效解決方案。 MySQL是目前最受歡迎的開源數(shù)據(jù)庫之一，其性能卓越，搭配LAMP（Linux來自：專題![]()
GaussDB 數(shù)據(jù)庫優(yōu)缺點 GaussDB數(shù)據(jù)庫優(yōu)缺點 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，基于華為20余年戰(zhàn)略投入、軟硬全棧協(xié)同所創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫，具備高可用、高性能、高安全、高彈性、高智能、易部署、易遷移等關鍵能力，那GaussDB有哪些優(yōu)缺點呢？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，基來自：專題![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)發(fā)展到現(xiàn)在，有什么技術特點 大數(shù)據(jù)發(fā)展到現(xiàn)在，有什么技術特點 時間：2021-05-24 09:18:07 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術3.0包括以下這些關鍵技術： 1. 認知計算：人工智能、知識探索、發(fā)現(xiàn)和管理 2. 融合數(shù)據(jù)處理平臺：Spark / Data Intensive來自：百科![]()
報名登記的團隊信息所含賬號為準，如果團隊成員未在華為云注冊賬號，將被認為是無效隊員，不會納入團隊名單； 3、代表報名需要提供公司授權(quán)函（請點擊下載，作品提交截止前提供即可），隊伍總?cè)藬?shù)不超過5人。 【獎項設置】 本賽事獎項激勵總額40萬，獎項設置如下： 1、VIP獎：從5名一等獎來自：百科![]()
要以尾延遲為指標，但可以擴展到其他指標。 圖3 預測模型（來源于論文） 節(jié)點容量表：為將預測和決策解耦，對于每一個部署的函數(shù)，提前預測新實例的性能，基于QoS保證原則的計算它在該節(jié)點上的容量，最終計算出節(jié)點上每個函數(shù)的容量表。“容量”表示該函數(shù)能夠在當前環(huán)境下部署的不違背QoS的來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)管理服務 DAS 有哪些顯著的優(yōu)點 數(shù)據(jù)管理服務DAS有哪些顯著的優(yōu)點 時間：2021-05-31 17:17:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)管理服務DAS有顯著的功能優(yōu)勢，如下面列舉的這些： 1. 輕松管理 實現(xiàn)云上可視化界面連接和管理數(shù)據(jù)庫。 2. 易操作 簡單方便訪問數(shù)據(jù)，且支持來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)復制服務DRS支持斷點續(xù)傳嗎 數(shù)據(jù)復制服務DRS支持斷點續(xù)傳嗎 時間：2021-03-23 18:51:36 針對數(shù)據(jù)庫的遷移、同步場景，在遷移、同步過程中由于不可抗拒因素（例如網(wǎng)絡波動）導致的任務失敗，DRS通過記錄當前解析和回放的位點（該位點同時也是數(shù)據(jù)庫內(nèi)部一致來自：百科![]()
云知識 下一代遠程協(xié)同開放平臺創(chuàng)新與實踐 下一代遠程協(xié)同開放平臺創(chuàng)新與實踐 時間：2021-04-27 15:34:26 內(nèi)容簡介： 全球19萬員工的辦公都離不開遠程協(xié)同技術。華為IdeaHub通過開放能力、工具、平臺，使能開發(fā)者，為基于協(xié)作平板的開發(fā)創(chuàng)新提供技術與權(quán)益的扶持，讓數(shù)字化從辦公走向生產(chǎn)。來自：百科![]()
面臨處理海量數(shù)據(jù)、專用大機硬件不可獲得、數(shù)據(jù)庫安全事件頻出等一系列挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫越來越難應對。 其次，市場發(fā)展迅速，金融等重點行業(yè)信息系統(tǒng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求迫切。隨著互聯(lián)網(wǎng)及云化時代的到來，企業(yè)業(yè)務架構(gòu)產(chǎn)生巨大變化，以銀行為代表的金融業(yè)需加速構(gòu)建敏態(tài)體系，推動底層數(shù)據(jù)庫的分布式改造和互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務創(chuàng)新。來自：百科![]()
快速搭建邏輯較為復雜的調(diào)查問卷，幫助HR完成團隊氛圍調(diào)查、員工滿意度調(diào)查等工作。 運營人員 趣玩數(shù)據(jù) 實力跳級 在線統(tǒng)計、篩選、排序數(shù)據(jù)，幫助運營人員從不同維度分析數(shù)據(jù)，即使調(diào)整運營策略。 在線統(tǒng)計、篩選、排序數(shù)據(jù)，幫助運營人員從不同維度分析數(shù)據(jù)，即使調(diào)整運營策略。 管理者 天大的想法 隨你施展 支持投票、信息來自：專題![]()
云知識 知識圖譜與大模型結(jié)合方法概述 知識圖譜與大模型結(jié)合方法概述 時間：2024-05-15 10:20:11 作者 | 黃巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》總結(jié)了大語言模型和知識圖來自：百科![]()
效隊員，不會納入團隊名單； 3、代表報名需要提供公司授權(quán)函（請點擊下載，作品提交截止前提供即可），隊伍總?cè)藬?shù)不超過5人。（高校參賽隊伍可不提供） 【獎項設置】 本賽事獎項激勵總額32萬，“金融”、“政府”、 “大數(shù)據(jù)”、“ARM原生應用”和“開放命題”5個賽題，各賽題獎項設置詳情如下：來自：百科
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