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群中創(chuàng)建數(shù)據(jù)遷移作業(yè),在云上和云下的同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量遷移數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)源:即數(shù)據(jù)的來源,本質(zhì)是講存儲(chǔ)或處理數(shù)據(jù)的媒介,比如:關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖等。每一種數(shù)據(jù)源不同,其數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、傳輸、處理和應(yīng)用的模式、場(chǎng)景、技術(shù)和工具也不相同。 源數(shù)據(jù):源數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)狀態(tài)是“創(chuàng)來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ):深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ):深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間:2020-12-17 09:56:23 通過學(xué)習(xí),您將掌握計(jì)算機(jī)視覺的基本概念和主要知識(shí)點(diǎn),并且對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識(shí),初步具備判斷計(jì)算機(jī)視覺是否適合解決特定問題的能力。來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)解決方案介紹 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)解決方案介紹 時(shí)間:2020-12-11 10:48:15 此為鯤鵬應(yīng)用使能套件Kunpeng BoostKit系列課程。鯤鵬沉淀大數(shù)據(jù)、分布式存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫、虛擬化、云原生、web應(yīng)用、 CDN 、HPC的8大典型來自:百科好用的數(shù)據(jù)處理方案——數(shù)據(jù)工坊 DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來自:專題默認(rèn)首頁是總覽頁面,顯示了數(shù)據(jù)表的報(bào)警和阻塞情況。 主要包括以下幾部分內(nèi)容: 所選周期內(nèi)的作業(yè)數(shù)、實(shí)例數(shù)、異常表數(shù),以及各種實(shí)例運(yùn)行狀態(tài)的分布和變化趨勢(shì)情況。 當(dāng)天告警分類統(tǒng)計(jì)、當(dāng)天數(shù)據(jù)表告警統(tǒng)計(jì)、最近7天規(guī)則告警分類趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)和最近7天規(guī)則數(shù)量的趨勢(shì)。 規(guī)則模板 質(zhì)量規(guī)則模板是數(shù)據(jù)質(zhì)量的核心功來自:專題
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