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來(lái)自：云商店一變革的破局之道。 馬上下載 更多白皮書資源下載 華為云DevSecOps質(zhì)量效能白皮書 目錄 01 華為云DevSecOps質(zhì)量效能體系綜述 1.1 DevSecOps質(zhì)量效能簡(jiǎn)述 1.2 DevSecOps質(zhì)量效能現(xiàn)狀 1.3 華為云DevSecOps質(zhì)量效能方法論模型 1.4來(lái)自：專題
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億個(gè)新應(yīng)用/ 服務(wù)，90% 的應(yīng)用程序?qū)⑹窃圃鷳?yīng)用程序。 馬上下載 更多白皮書資源下載 企業(yè)應(yīng)用現(xiàn)代化白皮書 目錄 01 企業(yè)應(yīng)用現(xiàn)代化綜述 1.1 應(yīng)用現(xiàn)代化是高頻競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代企業(yè)的必然選擇 1.2 應(yīng)用現(xiàn)代化典型特征及商業(yè)價(jià)值 1.3 應(yīng)用現(xiàn)代化讓敏捷貫穿應(yīng)用全生命周期 02來(lái)自：專題embedding、KG補(bǔ)全、基于KG的文本生成、KBQA（基于圖譜的問(wèn)答）等多種場(chǎng)景；3）LLM+KG協(xié)同使用，主要用于知識(shí)表示和推理兩個(gè)方面。該文綜述了以上三個(gè)路線的代表性研究，探討了未來(lái)可能的研究方向。 知識(shí)圖譜（KG）和大語(yǔ)言模型（LLM）都是知識(shí)的表示形式。KG是符號(hào)化的知識(shí)庫(kù)，具來(lái)自：百科
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。主要應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中小企業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、金融反欺詐等多種行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，如互聯(lián)網(wǎng)汽車、日志在線分析、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、在線圖計(jì)算、在線推薦算法應(yīng)用等。 實(shí)時(shí)流分析場(chǎng)景 提供易用、低時(shí)延、高吞吐的實(shí)時(shí)流分析服務(wù)。支持Stream SQL和用戶自定義作業(yè)做流分析。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì) 易用：在線編輯Stream來(lái)自：百科![]()
合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí)，并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。 GaussDB 官網(wǎng)精選文章推薦來(lái)自：專題![]()
合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí)，并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 通用應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)自：專題![]()
合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí)，并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。 連接GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：專題![]()
合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí)，并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB精選文章推薦來(lái)自：專題![]()
【參數(shù)自調(diào)優(yōu)】覆蓋500+參數(shù)，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，相比DBA經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%，耗時(shí)從天縮短到分鐘級(jí)。【智能索引推薦】啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)句級(jí)+Workload級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)提升到秒級(jí)，并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能約40倍提升。 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)取來(lái)自：專題![]()
合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí)，并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。 GaussDB架構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)常見(jiàn)問(wèn)題解答來(lái)自：專題![]()
合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí)，并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB來(lái)自：專題![]()
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【參數(shù)自調(diào)優(yōu)】覆蓋500+參數(shù)，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，相比DBA經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%，耗時(shí)從天縮短到分鐘級(jí)?！局悄芩饕扑]】啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)句級(jí)+Workload級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)提升到秒級(jí)，并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能約40倍提升。 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)取來(lái)自：專題![]()
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合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí)，并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。 GaussDB與其他服務(wù)的關(guān)系來(lái)自：專題![]()
合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí)，并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。 高斯數(shù)據(jù)庫(kù)操作優(yōu)勢(shì)來(lái)自：專題![]()
合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí)，并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。 高斯數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)換類型相關(guān)文檔來(lái)自：專題![]()
合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí)，并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)如何定義變量常見(jiàn)問(wèn)題來(lái)自：專題![]()
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