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  • 大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用案例 內(nèi)容精選 換一換
  • GaussDB 主備版部署形態(tài)未對(duì)此接口在應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)場(chǎng)景下的使用做驗(yàn)證。因此對(duì)使用此接口做應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)存在的風(fēng)險(xiǎn)未知,故不推薦用戶使用此套接口做應(yīng)用程序開(kāi)發(fā) 使用ODBC連接 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB提供對(duì)ODBC3.5的支持。應(yīng)用程序通過(guò)GaussDB驅(qū)動(dòng)連接數(shù)據(jù)庫(kù)。 使用JDBC連接GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)
    來(lái)自:專題
    String(256) 加密后的設(shè)備密鑰。Password的值為使用“HMA CS HA256”算法以時(shí)間戳為密鑰,對(duì)secret進(jìn)行加密后的值。 secret為注冊(cè)設(shè)備時(shí)平臺(tái)返回的secret。 使用生成工具生成的clientId格式,默認(rèn)不校驗(yàn)時(shí)間戳:設(shè)備ID_0_0_時(shí)間戳。 當(dāng)采用“HM
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  • L優(yōu)化解讀 華為云GaussDB發(fā)布5核心技術(shù),打造行業(yè)領(lǐng)先的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力 客戶案例 為什么他們選擇了GaussDB “星河”數(shù)據(jù)庫(kù)標(biāo)桿案例!工商銀行&華為云GaussDB再創(chuàng)佳績(jī) 全球銀行最大分布式核心系統(tǒng)全面上線,郵儲(chǔ)銀行做到了! 案例集錦|科技賦能,華為云GaussDB助千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
    來(lái)自:專題
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  • 大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用案例 更多內(nèi)容
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    低代碼平臺(tái)的易用性和靈活性,結(jié)合IOC屏的 數(shù)據(jù)可視化 能力,實(shí)現(xiàn)了對(duì)城市運(yùn)行態(tài)勢(shì)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析,使得城市、企業(yè)、園區(qū)等管理更加智能化和精細(xì)化,同時(shí),隨著AI、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的不斷融合,低代碼平臺(tái)和IOC屏的未來(lái)發(fā)展將更加注重用戶體驗(yàn)和智能化水平的提升。 華為云軟件伙伴睿呈時(shí)代解讀「數(shù)字孿生平臺(tái)+政企智慧應(yīng)用
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    一、什么是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)? 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)顧名思義是由各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。與其他的數(shù)據(jù)相比,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有“、小、高、底”四個(gè)特點(diǎn): “”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)體量大,我們經(jīng)常聽(tīng)到的一個(gè)經(jīng)典的案例,即GE發(fā)動(dòng)機(jī)有成百上千個(gè)傳感器,毫秒級(jí)頻度產(chǎn)生各種數(shù)據(jù)。一次飛機(jī)的飛行就可以超過(guò)1TB的數(shù)據(jù)量。很多工業(yè)場(chǎng)景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可能會(huì)更大。
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    華為數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品GaussDB介紹 HCIA-GaussDB系列課程。本課程重點(diǎn)介紹華為GaussDB(for MySQL) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 的特性和應(yīng)用場(chǎng)景,并介紹部分應(yīng)用案例。?????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchV
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    力。 華為云PaaS服務(wù)產(chǎn)品部部長(zhǎng)徐峰對(duì)AIOps領(lǐng)域的發(fā)展做了系統(tǒng)性的規(guī)劃與展望,未來(lái)AIOps將是小模型與模型結(jié)合使用,小模型聚焦故障感知定位解決量化確定性問(wèn)題,模型面向故障修復(fù)決策提升運(yùn)維輔助人效,從AI故障感知、AI故障定位、AI生成故障修復(fù)建議三個(gè)方面構(gòu)筑未來(lái)智能可觀測(cè)產(chǎn)品力。
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    能利用LLM參數(shù)化的概率知識(shí)。從現(xiàn)有落地案例來(lái)看,模型對(duì)知識(shí)的抽象程度高,泛化能力強(qiáng),用戶開(kāi)箱即用,體驗(yàn)更好。且如果采用模型+搜索的方案,用戶更新知識(shí)的成本也較低,往知識(shí)庫(kù)加文檔即可。在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景落地時(shí),如果條件允許,優(yōu)先考慮使用模型。當(dāng)前chatGPT火爆,也印證了其可
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