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    云知識(shí) 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 時(shí)間:2020-12-07 15:12:38 大數(shù)據(jù)(big data)是什么?本課程無特殊預(yù)備知識(shí)要求,從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗。 課程簡介 本次課程的學(xué)習(xí),我們首先從“大數(shù)據(jù)是什么”開始,到華為大數(shù)據(jù)解決
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 萬里眼高空拋物智能追溯算法 萬里眼高空拋物智能追溯算法 時(shí)間:2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城萬里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性: 1)超過百分之95檢測率。 2)誤報(bào)率低,算法可過濾雨雪,樹木,飛鳥等干擾。 3)支持CD系列相機(jī)。
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    go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 go語言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 時(shí)間:2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對(duì)程序做安全審計(jì)、漏洞檢測時(shí),通常都需要對(duì)程序做逆向分析,本文在沒有符號(hào)表的情況下,提出了一種恢復(fù)函數(shù)名稱的算法,方便對(duì)go語言二進(jìn)制文件進(jìn)行逆向分析,提升分析效率。
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    物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務(wù),不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度整合,在相關(guān)數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中,開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù),大大提升數(shù)據(jù)分析的效率。 一站式開發(fā)體驗(yàn) 大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)門檻較高,而華為云物聯(lián)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)有哪些特點(diǎn) 大數(shù)據(jù)有哪些特點(diǎn) 時(shí)間:2021-05-24 09:01:23 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)具有以下4個(gè)顯著的特點(diǎn): Volume 數(shù)據(jù)量巨大:TB->PB->EB; Variety 數(shù)據(jù)種類多:結(jié)構(gòu)化->非結(jié)構(gòu)化; Velocity 數(shù)據(jù)速度快:年增長率超過60%。非實(shí)時(shí)->實(shí)時(shí);
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    部工程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,學(xué)員可以了解大數(shù)據(jù)主流技術(shù)、大數(shù)據(jù)場景化解決方案以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)。 課程大綱 1. 大數(shù)據(jù)主流技術(shù) 2. 大數(shù)據(jù)場景化解決方案 3. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā) 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
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    能更快地送到用戶手中;為了保障園區(qū)的安全,不讓危險(xiǎn)人員進(jìn)入貨場,華為目標(biāo)識(shí)別攝像機(jī)配合后端平臺(tái)實(shí)現(xiàn)出入口和貨場內(nèi)的目標(biāo)識(shí)別,并且結(jié)合大數(shù)據(jù)分析算法,實(shí)現(xiàn)整個(gè)園區(qū)內(nèi)的目標(biāo)軌跡,違規(guī)進(jìn)入的人員無所遁形。 諸如此類,華為智能安防用智慧能力和優(yōu)異品質(zhì)助力智慧貨場實(shí)現(xiàn)了視頻周界防護(hù)、智慧考勤等等。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺(tái) 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別:識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.
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    。 創(chuàng)建算法 進(jìn)入ModelArts控制臺(tái),參考創(chuàng)建算法操作指導(dǎo),創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時(shí),需關(guān)注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設(shè)置。 對(duì)于用戶希望優(yōu)化的超參,需在“超參”設(shè)置中定義,可以給定名稱、類型、默認(rèn)值、約束等。 單擊勾選自動(dòng)搜索,用戶為算法設(shè)置算法搜索功能
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    通過標(biāo)準(zhǔn)SQL開發(fā)IoT數(shù)據(jù)分析任務(wù),并輕松處理TB-EB級(jí)別物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)湖 :提供成本低廉的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力,與物聯(lián)網(wǎng) 設(shè)備接入服務(wù) 無縫對(duì)接,快速接入物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源,并基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型,對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,為數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備 大數(shù)據(jù)分析:使用大數(shù)據(jù)高可用,可水平擴(kuò)展框架,
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    大應(yīng)用:教學(xué)、學(xué)習(xí)、考試、評(píng)價(jià)、管理。 (1) 教學(xué)大數(shù)據(jù) 以教學(xué)大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)互動(dòng)教學(xué)現(xiàn)狀情況,制定互動(dòng)教學(xué)指標(biāo)體系,促進(jìn)引導(dǎo)式教學(xué)。將每個(gè)學(xué)生學(xué)習(xí)情況通過數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給老師,幫助老師了解每一個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,幫助老師因材施教。 (2)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 通過學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析功能將區(qū)域的每一個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況呈現(xiàn)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 政務(wù)大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì) 政務(wù)大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間:2020-10-15 15:15:37 運(yùn)用大數(shù)據(jù)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、完善社會(huì)治理、提升政府服務(wù)和監(jiān)管能力正成為趨勢(shì),各國相繼制定實(shí)施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略性文件,大力推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)政務(wù)數(shù)據(jù)共享開放及社會(huì)大數(shù)據(jù)融合。 融合政務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟 時(shí)間:2021-05-24 10:28:04 大數(shù)據(jù) 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟如下。簡單常規(guī)配置,華為鯤鵬倉庫提供基本依賴下載,版本靈活選擇。 1. 基礎(chǔ)環(huán)境配置:gcc, jdk, maven等基本環(huán)境配置;
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    行為的大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 技術(shù)能力: 通過車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)學(xué)習(xí)與實(shí)踐操作提升數(shù)據(jù)分析挖掘、大數(shù)據(jù)開發(fā)能力 認(rèn)證價(jià)值:了解車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展理念,通過大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車隊(duì)管理 認(rèn)證課程詳情 【中級(jí)】逃殺游戲數(shù)據(jù)分析 隨著電競行業(yè)的火熱發(fā)展,用戶數(shù)據(jù)分析成為急需解決的問題。借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)
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