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- 大數(shù)據(jù)和分析 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 大V講堂——自然語言處理和語言情感分析 大V講堂——自然語言處理和語言情感分析 時(shí)間：2020-12-14 11:15:28 語言是人類智能最重要的標(biāo)志，做為人工智能的核心難題之一，自然語言處理處于歷史上最好的發(fā)展時(shí)期。 課程簡介 本課程將對(duì)自然語言處理的問題和其中一個(gè)熱點(diǎn)研究問題即語言情感分析展開討論。來自：百科云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫需求分析的步驟和要求 數(shù)據(jù)庫需求分析的步驟和要求 時(shí)間：2021-06-02 09:54:57 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的需求分析時(shí)，在系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求，確定系統(tǒng)開發(fā)范圍的階段，要求： 1. 信息調(diào)研 信息調(diào)研目標(biāo)是明確所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫中要存儲(chǔ)哪些數(shù)據(jù)，哪些數(shù)據(jù)來自：百科
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了解 GaussDB 數(shù)據(jù)庫如何進(jìn)行分析。 幫助文檔 什么是GaussDB分析？ 什么是GaussDB分析？ GaussDB分析是指對(duì)GaussDB的性能瓶頸點(diǎn)進(jìn)行分析、通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。在這個(gè)分析、調(diào)優(yōu)的過程中需要來自：專題來自：百科
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交作品。 為更好支持數(shù)據(jù)分析賽參賽者的作品設(shè)計(jì)，賽事組委會(huì)在初賽評(píng)審?fù)瓿珊螅瑢⒀?qǐng)數(shù)據(jù)分析賽入圍決賽選手參加“人工智能與數(shù)據(jù)分析訓(xùn)練營”，訓(xùn)練營由坪山區(qū)政府組織，華為提供技術(shù)支持，持續(xù)1天時(shí)間，重點(diǎn)培訓(xùn)人工智能和大數(shù)據(jù)相關(guān)知識(shí)，同時(shí)對(duì)3個(gè)子賽題進(jìn)行解讀、引導(dǎo)和答疑。 【華為云】視頻教程來自：百科![]()
華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析工具，大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，華為云EI的發(fā)展歷程，華為云有哪些大數(shù)據(jù)服務(wù)，及大數(shù)據(jù)處理解決方案架構(gòu)與應(yīng)用，帶著這些問題開啟大數(shù)據(jù)課程培訓(xùn)學(xué)習(xí)吧！ 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述主流華為云EI服務(wù)；區(qū)分離線處理和實(shí)時(shí)流處理的方案架構(gòu)和應(yīng)用場(chǎng)景；了解DAYU數(shù)據(jù)運(yùn)營平臺(tái)的功能。來自：專題![]()
量時(shí)間線能力，單實(shí)例支持10萬線，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)壓縮比20:1，以及多種時(shí)間維度的聚合計(jì)算能力。 物聯(lián)網(wǎng)IoT 華為云IoT，致力于提供極簡接入、智能化、安全可信等全棧全場(chǎng)景服務(wù)和開發(fā)、集成、托管、運(yùn)營等一站式工具服務(wù)，助力合作伙伴/客戶輕松、快速地構(gòu)建5G、AI萬物互聯(lián)的場(chǎng)景化物聯(lián)網(wǎng)解決方案來自：百科![]()
華為云DWS 無需購買和安裝任何軟硬件； 按需隨時(shí)租用 DDS ； 無需招聘DBA，運(yùn)維人員。 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)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓來自：百科![]()
完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)批分析 標(biāo)準(zhǔn)SQL作業(yè)：提供標(biāo)準(zhǔn)的SQL接口，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)者無需關(guān)心SQL處理引擎的部署和運(yùn)維，只需聚焦物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，開發(fā)分析作業(yè)，并支持豐富的作業(yè)調(diào)度策略配置 實(shí)時(shí)分析 基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)流計(jì)算引擎，提供物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)分析能力。為了降低開發(fā)者開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)流分析作業(yè)門檻，I來自：百科![]()
實(shí)現(xiàn)對(duì)測(cè)試活動(dòng)的度量和提升測(cè)試效率，比如測(cè)試時(shí)代碼覆蓋率的統(tǒng)計(jì)與度量，基于執(zhí)行路徑來優(yōu)化測(cè)試用例提升fuzz效率等等功能。 總結(jié)： 利用GCC的插件功能，可以利用編譯過程中的內(nèi)部數(shù)據(jù)來幫助安全分析人員對(duì)程序進(jìn)行安全分析和安全加固等事情，提升程序分析效率和分析精準(zhǔn)度。 可以試試下面來自：百科![]()
態(tài)、設(shè)備關(guān)鍵屬性、數(shù)據(jù)異常告警，設(shè)備屬性歷史數(shù)據(jù)等進(jìn)行實(shí)時(shí)呈現(xiàn)。 了解更多 使用資產(chǎn)模型實(shí)時(shí)計(jì)算產(chǎn)線和設(shè)備OEE 在完成SMT產(chǎn)線和設(shè)備模型及資產(chǎn)構(gòu)建并發(fā)布后運(yùn)行，系統(tǒng)自動(dòng)根據(jù)模型結(jié)合資產(chǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算引擎，根據(jù)設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)對(duì)SMT產(chǎn)線和設(shè)備OEE進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算，通過Console的資產(chǎn)監(jiān)控頁面可對(duì)設(shè)備狀態(tài)等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。來自：專題![]()
【初級(jí)】基于流計(jì)算的雙十一大屏開發(fā)案例 面對(duì)每天大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，及時(shí)、高效的處理這些數(shù)據(jù)顯得十分必要。本課程主要介紹如何搭建一個(gè)可視化大屏，為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算的可視化平臺(tái)來自：專題![]()
的拖拽操作，用戶可以自由探索和分析數(shù)據(jù)，進(jìn)行對(duì)比鉆取、趨勢(shì)分析、地理分析和高級(jí)計(jì)算等多種能力。這使得用戶可以更加直觀地了解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而更好地制定業(yè)務(wù)策略和決策。此外，UDESK Insight還提供了豐富的可視化組件樣式和交互操作，用戶可以根據(jù)需要自定義布局來自：專題![]()
1. 業(yè)務(wù)現(xiàn)狀：包括業(yè)務(wù)方針政策，組織機(jī)構(gòu)，業(yè)務(wù)過程等； 2. 信息源流：數(shù)據(jù)的源頭、流向和重點(diǎn)，各種數(shù)據(jù)產(chǎn)生、修改的過程和頻率，以及數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的處理關(guān)系； 3. 外部要求：數(shù)據(jù)保密性要求，查詢響應(yīng)時(shí)間要求，輸出報(bào)表要求等。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在??????來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的要求 時(shí)間：2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的需求分析時(shí)，需要： 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運(yùn)行概況； 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求； 3. 收集能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及相關(guān)的業(yè)務(wù)流程。 文中課程來自：百科![]()
Developer 大數(shù)據(jù)場(chǎng)景微認(rèn)證 03 包括初級(jí)和中級(jí)認(rèn)證 包括初級(jí)和中級(jí)認(rèn)證 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 HCIP-Big Data Developer HCIP-Big Data Developer [課程]大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)總指導(dǎo)來自：專題![]()
法自主可控; 數(shù)據(jù)交換平臺(tái)歷史數(shù)據(jù)保留時(shí)間短，重算過程非常復(fù)雜; 數(shù)據(jù)集市中批量和聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)分離，靈活性差. 解決方案： 用DWS替換Teradata，分布式架構(gòu)實(shí)現(xiàn)線性擴(kuò)展（已上線10000+作業(yè)）; 用DWS建立數(shù)據(jù)集市，企業(yè)級(jí)多租戶和資源隔離能力支持批量處理和聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)的混合負(fù)載，已上線2000集市作業(yè);來自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)需求分析的意義 時(shí)間：2021-06-02 09:49:24 數(shù)據(jù)庫 需求分析階段主要是收集信息并進(jìn)行分析和整理，為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個(gè)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。是最困難，也可能最耗時(shí)的階段。需求分析沒做好，會(huì)導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)重新返工。來自：百科![]()
學(xué)完本課程后，您將能夠：描述主流華為云EI服務(wù)；區(qū)分離線處理和實(shí)時(shí)流處理的方案架構(gòu)和應(yīng)用場(chǎng)景；了解DAYU數(shù)據(jù)運(yùn)營平臺(tái)的功能。 課程大綱 第1章 華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 立即學(xué)習(xí) HCIP-Big Data Developer系列課程 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)流程、大數(shù)據(jù)主流技術(shù)、大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案（離線批處理、實(shí)來自：專題![]()
海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析案例 業(yè)務(wù)痛點(diǎn)： 探索查詢HDFS 10PB級(jí)歷史數(shù)據(jù)，耗時(shí)平均約1小時(shí)，全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲(chǔ)3個(gè)月熱數(shù)據(jù)，3個(gè)月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于HDFS，現(xiàn)有系統(tǒng)對(duì)熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。 解決方案：來自：百科![]()
華為云數(shù)據(jù)分析服務(wù)的資產(chǎn)建模能力，可幫助開發(fā)者快速構(gòu)建資產(chǎn)模型并便捷管理，比如料箱和RFID tag的對(duì)應(yīng)關(guān)系，料箱和倉庫門的對(duì)應(yīng)關(guān)系，貨物在進(jìn)出門的過程中，會(huì)產(chǎn)生大量的RFID數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析服務(wù)基于Flink技術(shù)的實(shí)時(shí)流計(jì)算能力，可秒級(jí)判斷出貨物在該門下的進(jìn)出方向，繼而可自動(dòng)與貨來自：百科
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