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- 大數(shù)據(jù) 特征 內(nèi)容精選 換一換
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什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 時間：2021-05-25 16:02:57 存儲與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù)，對存儲性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲性能要求相對低，要求大容量存儲介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪問頻來自：百科全域Serverless+AI，華為云加速大模型應(yīng)用開發(fā) 全域Serverless+AI，華為云加速大模型應(yīng)用開發(fā) 時間：2024-08-28 15:23:03 日前，華為全聯(lián)接大會2023在上海召開。華為云CTO張宇昕在大會上發(fā)布了基于Serverless技術(shù)的大模型應(yīng)用開發(fā)框架，框架以面向來自：百科
- 大數(shù)據(jù) 特征 相關(guān)內(nèi)容
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來自：百科三大功能，一站式解決數(shù)據(jù)庫審計效果差、安全防御困難、法律合規(guī)要求的問題。 超低誤報 整合業(yè)界通用的SQL注入特征庫，疊加機(jī)器學(xué)習(xí)模型+評分機(jī)制，誤報率遠(yuǎn)低于平均水平。 防護(hù)實時 采用反向代理部署架構(gòu)，真正做到實時阻斷惡意請求。 精細(xì)控制權(quán)限 弱耦合機(jī)制，不修改用戶權(quán)限的同時，實現(xiàn)細(xì)粒度權(quán)限控制。來自：百科
- 大數(shù)據(jù) 特征 更多內(nèi)容
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加密云硬盤的備份數(shù)據(jù)會以加密方式存放。 云存儲 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫MySQL、云數(shù)據(jù)庫Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能來自：專題![]()
華為云計算 云知識 華為云TechWave上新，三大亮點(diǎn)劇透！ 華為云TechWave上新，三大亮點(diǎn)劇透！ 時間：2022-05-23 17:33:00 人機(jī)搭配的混合型工作團(tuán)隊正在成為企業(yè)人力資源發(fā)展的新趨勢，未來的崗位設(shè)計會將人類和機(jī)器各自擅長之處結(jié)合起來，通過人機(jī)協(xié)作提升工作成效和業(yè)績。來自：百科![]()
有場景特征的數(shù)據(jù)大屏作為示例，幫助用戶快速設(shè)計和配置數(shù)據(jù)大屏。目前 DLV 提供如下場景模板：空白模板、安全態(tài)勢感知模板、企業(yè)運(yùn)營看板、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實時監(jiān)控模板。 預(yù)覽 用戶可以預(yù)覽數(shù)據(jù)大屏的即時數(shù)據(jù)，及時了解數(shù)據(jù)大屏的呈現(xiàn)效果。 發(fā)布 用戶開發(fā)完成一個數(shù)據(jù)大屏后，通過發(fā)布功能向其他用戶分享即時的或歷史版本的數(shù)據(jù)大屏。來自：百科![]()
應(yīng)用升級、更新維護(hù)工作量大，對于大型系統(tǒng)不可接受。 而 DDM 實現(xiàn)的數(shù)據(jù)分片，能做到應(yīng)用0改動： 1. 大表分片：支持按Hash等算法實現(xiàn)自動分片； 2. 自動路由：根據(jù)分片規(guī)則，將SQL路由至真正的數(shù)據(jù)源； 3. 連接復(fù)用：通過MySQL實例的連接池復(fù)用，大幅提升數(shù)據(jù)庫并發(fā)訪問能力。 文中課程 更多精彩課程來自：百科![]()
對某個key-value的列表進(jìn)行降序顯示。當(dāng)操作和查詢并發(fā)大的時候，使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫就會遇到性能瓶頸，造成較大的時延。 使用分布式緩存服務(wù)（D CS ）的Redis版本，可以實現(xiàn)一個商品熱銷排行榜的功能。它的優(yōu)勢在于： 數(shù)據(jù)保存在緩存中，讀寫速度非常快。 提供字符串（String）、來自：專題![]()
華為云計算 云知識 華為云 區(qū)塊鏈 三大核心技術(shù)國際標(biāo)準(zhǔn)立項通過 華為云區(qū)塊鏈三大核心技術(shù)國際標(biāo)準(zhǔn)立項通過 時間：2022-11-24 09:57:20 近日，國際電信聯(lián)盟第十六研究組（ITU-T SG16）召開全體會議，由華為云區(qū)塊鏈團(tuán)隊牽頭的三個區(qū)塊鏈國際標(biāo)準(zhǔn)順利通過立項，分別是：來自：百科![]()
域?qū)崿F(xiàn)寬、廣、多、深的聯(lián)接，使能智能化；基于大數(shù)據(jù)和人工智能的應(yīng)用將實現(xiàn)萬物智能，數(shù)字孿生將在個人、家庭、行業(yè)、城市中逐步普及，滿足物理世界更美好需求，使精神世界更加富足。 由于有了先進(jìn)的ICT技術(shù)，這三大特征才能實現(xiàn)。 二、華為云+智能, 見未來, 打造核心價值競爭力 在Cloud1來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 時間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺）對數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計算等處理，形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù)，具有多角度、多層次、多粒度等特征，支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 時間：2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索（ DLI ）中數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同，它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元，賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中，表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI來自：百科![]()
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(hù)三大功能，一站式解決數(shù)據(jù)庫審計效果差、安全防御困難、法律合規(guī)要求的問題。 超低誤報：整合業(yè)界通用的SQL注入特征庫，疊加機(jī)器學(xué)習(xí)模型+評分機(jī)制，誤報率遠(yuǎn)低于平均水平。 防護(hù)實時：采用反向代理部署架構(gòu)，真正做到實時阻斷惡意請求。 精細(xì)控制權(quán)限:弱耦合機(jī)制，不修改用戶權(quán)限的同時，實現(xiàn)細(xì)粒度權(quán)限控制。來自：百科![]()
0系列課程。計算機(jī)視覺是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應(yīng)用，包括 人臉識別 、圖像檢測、目標(biāo)監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)時注意兩者的區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科![]()
華為云計算 云知識 LiteOS大揭秘【01】：5分鐘帶你了解LiteOS傳感框架 LiteOS大揭秘【01】：5分鐘帶你了解LiteOS傳感框架 時間：2022-11-15 15:56:25 物聯(lián)網(wǎng) LiteOS傳感框架是什么 LiteOS傳感框架即Sensor Hub，是一個基于Huawei來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉庫 DWS將 OBS 上存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫SQL引擎的能力對OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉庫 SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來自：百科![]()
了華為研發(fā)大模型實踐及分享。專家以AI編程為切入點(diǎn)，介紹了利用大模型自動生成代碼的原理、歷史與效果，從軟件內(nèi)涵的擴(kuò)展、對工具鏈的影響等方面分析了大模型將給軟件研發(fā)帶來哪些主要的變化，并結(jié)合例子展示出大模型的確將大幅提升軟件研發(fā)的效率。同時，也詳細(xì)展示了華為內(nèi)部在研發(fā)大模型的實踐，介紹了華為的智能研發(fā)助手來自：百科![]()
獨(dú)有的檢查能力，能夠幫助用戶在一次掃描中，針對代碼的”可讀性、可維護(hù)性、安全性、可靠性、可測試性、高效性、可移植性”七大質(zhì)量特征進(jìn)行全面分析。 特性二：支持五大業(yè)界主流標(biāo)準(zhǔn)和華為編程規(guī)范，提升產(chǎn)品代碼規(guī)范度 軟件產(chǎn)品的質(zhì)量問題往往會導(dǎo)致產(chǎn)品產(chǎn)生難以預(yù)測的運(yùn)營風(fēng)險或成本風(fēng)險，所以建來自：百科![]()
四個特點(diǎn)： “大”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)體量大，我們經(jīng)常聽到的一個經(jīng)典的案例，即GE發(fā)動機(jī)有成百上千個傳感器，毫秒級頻度產(chǎn)生各種數(shù)據(jù)。一次飛機(jī)的飛行就可以超過1TB的數(shù)據(jù)量。很多工業(yè)場景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可能會更大。 “小”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的價值密度小，或者也可以理解為要從海量的數(shù)據(jù)中找到價值的信息是一個比較難的事情。來自：百科![]()
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新型體系架構(gòu)需具備的特征 3.2.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新型體系架構(gòu)的關(guān)鍵要素 3.3工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新型基礎(chǔ)設(shè)施：工業(yè)知識+數(shù)據(jù)驅(qū)動的新生態(tài) 四、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)生態(tài) 4.1.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新型產(chǎn)業(yè)體系 4.2.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新型產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式 五、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)未來展望 5.1.跨越“試點(diǎn)困境” 5.2.改變四大模式，助推工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展來自：專題
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