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- 大數(shù)據(jù)學習哪好 內容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科
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為什么他們選擇了 GaussDB “星河”數(shù)據(jù)庫標桿案例！工商銀行&華為云GaussDB再創(chuàng)佳績 全球銀行最大分布式核心系統(tǒng)全面上線，郵儲銀行做到了！ 案例集錦|科技賦能，華為云GaussDB助千行百業(yè)數(shù)字化轉型 實時支撐千億數(shù)據(jù)，高效出行的背后全因有TA 夢幻聯(lián)動！ 金蝶&華為云面向大企業(yè)發(fā)布數(shù)據(jù)庫聯(lián)合解決方案來自：專題![]()
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分必要。本課程主要介紹如何搭建一個可視化大屏，為企業(yè)提供精準、高效的支持。 基于流計算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗 適合人群：面向對實時流計算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會大眾和高校師生 培訓方案：結合華為云服務搭建基于流計算的可視化平臺 技術能力：了解流計算的關來自：專題![]()
互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)、AI和數(shù)據(jù)挖掘等技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術和產品更是日新月異。 數(shù)據(jù)庫技術是數(shù)據(jù)庫管理的有效技術，研究如何對數(shù)據(jù)進行科學管理，從而為人們提供和共享的、安全的可靠的數(shù)據(jù)。本文先為大家介紹數(shù)據(jù)庫的四個基本概念：數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 數(shù)據(jù) 早期的計來自：百科![]()
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夢幻聯(lián)動！ 金蝶&華為云面向大企業(yè)發(fā)布數(shù)據(jù)庫聯(lián)合解決方案 技術解讀 第一彈：數(shù)據(jù)實例的連接 第二彈：數(shù)據(jù)實例的連接 第三彈：數(shù)據(jù)實例的連接 華為云GaussDB Ustore存儲引擎正式發(fā)布 華為云GaussDB專場直播第5期：SQL優(yōu)化解讀 華為云GaussDB發(fā)布5大核心技術，打造行業(yè)領先的技術競爭力來自：專題![]()
數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)可視化服務（Data Lake Visualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏 大數(shù)據(jù)應用 推薦系統(tǒng) 推薦系統(tǒng)（Recommender來自：專題![]()
GaussDB哪家好 GaussDB哪家好 云數(shù)據(jù)庫GaussDB華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫。是企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選，能為企業(yè)提供功能全面，穩(wěn)定可靠，擴展性強，性能優(yōu)越的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫服務。性能強勁，32節(jié)點規(guī)模下提供高達1500萬tpmC的事務處理能力。通過分布式全來自：專題![]()
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云知識 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學習之關系型數(shù)據(jù)庫架構 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學習之關系型數(shù)據(jù)庫架構 時間：2021-01-11 09:37:48 關系型數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫 早期在數(shù)據(jù)量還不是很大的時候，數(shù)據(jù)庫就采用一種很簡單的單機服務，在一臺專用的服務器上安裝數(shù)據(jù)庫軟件，對外提供數(shù)據(jù)存取服務。但隨著來自：百科![]()
電商大促用什么數(shù)據(jù)庫 電商大促用什么數(shù)據(jù)庫 該方案基于華為云GeminiDB數(shù)據(jù)庫 ，結合數(shù)據(jù)三副本存儲、高性能存儲池和數(shù)據(jù)強一致性等核心技術，為電商行業(yè)客戶提供高可靠、高性能和低成本的秒殺大促數(shù)據(jù)庫解決方案，解決大促期間海量用戶訪問造成業(yè)務的卡頓、系統(tǒng)崩潰以及數(shù)據(jù)不一致導致超賣等痛點問題。來自：專題
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