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方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng),準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù),可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問(wèn)題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過(guò)圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上,晴天的圖像遷移成雨霧等,這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量?jī)?chǔ)備,而且還可以讓算法模型的準(zhǔn)確率提升50%以來(lái)自:百科
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ss形態(tài),無(wú)需自行配置&維護(hù)服務(wù)器。 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)更快——模型感知,資產(chǎn)/設(shè)備模型貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)全流程,提升數(shù)據(jù)分析效率;支持批量/模板驅(qū)動(dòng)/知識(shí)圖譜等快速建模能力,預(yù)置豐富IoT流分析算子,圖形化開(kāi)發(fā)體驗(yàn);快捷的多維時(shí)序洞察能力,開(kāi)箱即用;IoT全場(chǎng)景分析能力一站式開(kāi)發(fā)。 應(yīng)用構(gòu)建更快——支持豐富的開(kāi)放接口,包括REST來(lái)自:百科
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數(shù)據(jù)庫(kù)在日常使用的過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生很多SQL語(yǔ)句,而如果有些SQL語(yǔ)句運(yùn)行了很長(zhǎng)時(shí)間還沒(méi)有結(jié)束,這些語(yǔ)句會(huì)消耗很多的系統(tǒng)性能。 那么如何查詢到有哪些SQL語(yǔ)句影響了系統(tǒng)的運(yùn)行呢? 學(xué)了本節(jié)課程后,您就將會(huì)掌握初步定位 GaussDB (for openGauss)慢SQL的方法。 操作場(chǎng)景 數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行SQL語(yǔ)句長(zhǎng)時(shí)間無(wú)響應(yīng)。來(lái)自:百科desc; GaussDB分析查詢后會(huì)按執(zhí)行時(shí)間從長(zhǎng)到短順序返回查詢語(yǔ)句列表,第一條結(jié)果就是當(dāng)前系統(tǒng)中執(zhí)行時(shí)間最長(zhǎng)的查詢語(yǔ)句。返回結(jié)果中包含了系統(tǒng)調(diào)用的SQL語(yǔ)句和用戶執(zhí)行SQL語(yǔ)句,請(qǐng)根據(jù)實(shí)際找到用戶執(zhí)行時(shí)間長(zhǎng)的語(yǔ)句。 若當(dāng)前系統(tǒng)較為繁忙,可以通過(guò)限制current_timestamp來(lái)自:專題基因組分析:提供高性能、高可靠性、高性價(jià)比的基因測(cè)序計(jì)算、存儲(chǔ)、分析和AI能力支持,讓科研過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)化、可執(zhí)行。 藥物研發(fā):提供多個(gè)藥物研發(fā)AI模型、AI算法、藥物知識(shí)圖譜,支撐藥企高效的開(kāi)展藥物研發(fā)工作。 醫(yī)療智能體 將深度學(xué)習(xí)算法及藥物分析服務(wù)融入藥物研發(fā)過(guò)程,讓藥企能更快速高效地完成藥物研發(fā),節(jié)約研發(fā)成本。來(lái)自:百科desc; GaussDB分析查詢后會(huì)按執(zhí)行時(shí)間從長(zhǎng)到短順序返回查詢語(yǔ)句列表,第一條結(jié)果就是當(dāng)前系統(tǒng)中執(zhí)行時(shí)間最長(zhǎng)的查詢語(yǔ)句。返回結(jié)果中包含了系統(tǒng)調(diào)用的SQL語(yǔ)句和用戶執(zhí)行SQL語(yǔ)句,請(qǐng)根據(jù)實(shí)際找到用戶執(zhí)行時(shí)間長(zhǎng)的語(yǔ)句。 若當(dāng)前系統(tǒng)較為繁忙,可以通過(guò)限制current_timestamp來(lái)自:專題數(shù)據(jù)庫(kù)安全 審計(jì)提供的旁路模式數(shù)據(jù)庫(kù)審計(jì)功能,可以對(duì)風(fēng)險(xiǎn)行為進(jìn)行實(shí)時(shí)告警。同時(shí),通過(guò)生成滿足數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)的合規(guī)報(bào)告,可以對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)部違規(guī)和不正當(dāng)操作進(jìn)行定位追責(zé),保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全 行為發(fā)現(xiàn)審計(jì) 關(guān)聯(lián)應(yīng)用層和數(shù)據(jù)庫(kù)層的訪問(wèn)操作 多維度線索分析 提供行為線索、會(huì)話線索、語(yǔ)句線索分析 實(shí)時(shí)告警 提供風(fēng)險(xiǎn)操作告警、SQL注入告警、系統(tǒng)資源告警來(lái)自:專題當(dāng)請(qǐng)求到達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)防火墻且違反策略時(shí),數(shù)據(jù)庫(kù)安全防護(hù)會(huì)根據(jù)用戶需求選擇實(shí)時(shí)告警或阻斷。數(shù)據(jù)庫(kù)安全防護(hù)還可通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),建立用戶訪問(wèn)行為基線,生成查詢模式組并可應(yīng)用至數(shù)據(jù)庫(kù)防火墻策略中。 權(quán)責(zé)分離機(jī)制 數(shù)據(jù)庫(kù)安全防護(hù)支持細(xì)粒度的帳戶管理和權(quán)限控制,可以按照角色類型、表、視圖對(duì)象、列等進(jìn)行權(quán)限控制。來(lái)自:百科態(tài)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。通過(guò)視頻智能解析,提升交通事件和流量的精準(zhǔn)感知,實(shí)現(xiàn)從人工被動(dòng)發(fā)現(xiàn)到系統(tǒng)10秒內(nèi)自動(dòng)感知預(yù)警 多維畫(huà)像智能診斷 建立交通知識(shí)圖譜,精準(zhǔn)挖掘歷史和實(shí)時(shí)的路網(wǎng)供給能力畫(huà)像、人車出行特征畫(huà)像。為城市數(shù)以千計(jì)的路口-道路-區(qū)域構(gòu)建專屬健康檔案,實(shí)現(xiàn)交通擁堵成因智能化診斷 區(qū)域協(xié)同、時(shí)空結(jié)合交通優(yōu)化來(lái)自:百科
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