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  • 基于數(shù)據(jù)庫的深度學習 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 基于鯤鵬BMSHadoop調(diào)優(yōu)實踐 基于鯤鵬BMSHadoop調(diào)優(yōu)實踐 時間:2020-12-01 14:32:39 本實驗幫助指導用戶在短時間內(nèi),了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上部署步驟,體驗Hadoop組件在鯤鵬上基本調(diào)優(yōu)思路。 實驗目標與基本要求
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    相信很多小伙伴體驗沙箱實驗《使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python(初級)》后,對Python變成語言有了一個基礎(chǔ)認知,掌握了Python基礎(chǔ)語法和使用方式。它魅力遠不止于此,在本文中,我們一起來感受和學習Python變成語言正則表達式和多線程高級用法,以及神秘魔法方法。話不多說,進入實驗,我們馬上體驗!
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    華為云計算 云知識 基于鯤鵬華為云混合云平臺 基于鯤鵬華為云混合云平臺 時間:2021-05-28 10:21:45 鯤鵬 云計算 H CS 6.5.1/8.0是基于鯤鵬華為云混合云平臺。 它支持x86和鯤鵬混合部署; 支持容器多集群模式部署; 容器管理面支持容災高可用,數(shù)據(jù)面支持應(yīng)用多AZ部署;
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  • 基于數(shù)據(jù)庫的深度學習 更多內(nèi)容
  • 與合作伙伴、高校以及開發(fā)者共建開源生態(tài),鼓勵有能力合作伙伴發(fā)展基于openGauss自有品牌數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,為上層應(yīng)用提供更多數(shù)據(jù)庫選擇,和業(yè)界共同繁榮數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)生態(tài)。 開源對數(shù)據(jù)庫生態(tài)幫助,整體來講,是正向積極。但是開源需要真的開源,需要安全開源和合規(guī)開源,開源涉及大量第三方依賴包括專利優(yōu)化和調(diào)整,而
    來自:專題
    Computing)技術(shù)發(fā)展已經(jīng)成為當今科技領(lǐng)域熱點之一。AIGC技術(shù)發(fā)展可以追溯到人工智能和圖形計算兩個領(lǐng)域發(fā)展歷程。人工智能技術(shù)興起,使得計算機能夠模擬人類智能行為,而圖形計算技術(shù)進步,則賦予了計算機處理視覺信息能力。這兩者結(jié)合,為AIGC技術(shù)誕生提供了堅實基礎(chǔ)。 如
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    業(yè)務(wù)規(guī)模增大,數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù)量和承載業(yè)務(wù)壓力也不斷增加。數(shù)據(jù)庫架構(gòu)也必須隨之變化。 如上架構(gòu)分類方法,是一種按照主機數(shù)量來區(qū)分分類方式,分別是單機架構(gòu)和多機架構(gòu)。單機架構(gòu)分為單主機和獨立主機,多機架構(gòu)分為分組和分片。 為了避免應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)庫服務(wù)對資源競爭,單機架構(gòu)也
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    變更后實例規(guī)格價格計費。 擴容存儲空間:您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求增加您存儲空間,擴容后即刻按照新存儲空間計費。您需要注意是存儲空間只允許擴容,不能縮容。擴容磁盤大小必須是(40*分片數(shù)量)整數(shù)倍。 續(xù)費 目前 GaussDB 提供“按需計費”和“包年/包月”計費方式購買方式
    來自:專題
    ,管理系統(tǒng)應(yīng)具備將數(shù)據(jù)庫從錯誤狀態(tài)恢復到某一已知正確狀態(tài)功能。 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)發(fā)展有以下三個特點: 1、數(shù)據(jù)庫發(fā)展集中在數(shù)據(jù)模型發(fā)展上,數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)核心和基礎(chǔ),所以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)發(fā)展和數(shù)據(jù)模型發(fā)展密不可分。數(shù)據(jù)庫模型劃分維度是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)劃分一個重要標準。 2、
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    挑戰(zhàn)。 基于源碼特征生成方法: 不同語言具有不同特點,在考慮基于源碼特征生成方法時需要考慮到語言特點來采用針對性方法來解決,這樣可以起到事半功倍作用。下面針對不同語言分別來說明對應(yīng)解決方法: ● C語言:沒有類復雜性,在構(gòu)建時只要用到源碼文件,該文件中所有函數(shù)信息都會被一起編譯進二進制文件中。
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    ModelArts推理功能 溫馨提示:詳情信息請以實驗頁面:https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html?testId=337為準。 【華為云】企業(yè)上云最佳實踐 華為云最佳實踐,是基于華為云眾多客戶上云成功案例提煉而成典型場景實踐指導
    來自:百科
    信要求不高客戶訴求。 華為云GaussDB全棧產(chǎn)品以及解決方案,目的是讓客戶:選型安心(自主生態(tài),開源生態(tài),NoSQL,分布式統(tǒng)一架構(gòu),性能卓越)、遷移放心(從數(shù)據(jù)在線遷移到應(yīng)用結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換,讓遷移擔憂不復存在)、生態(tài)無憂(無論基于開源生態(tài),還是對自主生態(tài)要求,都能滿足)。
    來自:專題
    huaweicloud.com/testdetail.html?testId=458為準。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致
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    nx服務(wù)容器服務(wù)部署,并進行驗證。 實驗目標與基本要求 通過本手冊用戶將了解到: 1)整個K8S系統(tǒng)安裝和配置 2)通過管理計算節(jié)點,創(chuàng)建特定功能容服務(wù) 3)基本K8S命令,管理計算節(jié)點容器服務(wù) 4)容器網(wǎng)絡(luò)配置,完成服務(wù)功能性驗證 實驗摘要 1. 實驗環(huán)境準備 2. 配置開發(fā)環(huán)境
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    華為云計算 云知識 Kubernetes基于list-watch機制控制器架構(gòu) Kubernetes基于list-watch機制控制器架構(gòu) 時間:2021-06-30 19:19:48 Kubernetes基于list-watch機制控制器架構(gòu)如下圖所示: 文中課程 更多精
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    GaussDB數(shù)據(jù)庫權(quán)限策略是什么? 根據(jù)授權(quán)精細程度分為角色和策略 角色: IAM 最初提供一種根據(jù)用戶工作職能定義權(quán)限粗粒度授權(quán)機制。該機制以服務(wù)為粒度,提供有限服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供一種細粒度授權(quán)能力,可以精確到具體服務(wù)操作、資源以及請求條件等。基于策略的授
    來自:專題
    機器學習的整體流程 4. 其他機器學習重要方法 5. 機器學習常見算法 6. 案例講解 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。
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    華為云計算 云知識 基于華為云IoT在線開發(fā)MQTT協(xié)議智慧路燈案例 基于華為云IoT在線開發(fā)MQTT協(xié)議智慧路燈案例 時間:2022-11-18 11:05:00 場景說明 本文以“智慧路燈”為示例,通過MQTT.fx設(shè)備模擬器替代真實設(shè)備,帶您快速體驗設(shè)備上報數(shù)據(jù)到華
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    提供豐富部署步驟,有助于用戶制定標準部署流程,降低部署成本,提升發(fā)布效率。 了解更多 應(yīng)用場景 在您進行新系統(tǒng)升級時,會遇到停服部署或者無法灰度驗證情況,本實踐采用基于Nginx負載均衡機制,在不影響業(yè)務(wù)正常運行前提下,實現(xiàn)系統(tǒng)平滑升級。 方案架構(gòu) 基于Nginx實現(xiàn)灰度發(fā)布
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    如何知道學習卡是否已激活成功? 如果您在激活學習過程中看到“學習卡已成功激活”提示界面,表示激活操作成功。 接下來您可以登錄優(yōu)學院平臺,在【課程】菜單下可以看到學習卡對應(yīng)課程,證明學習卡已激活成功。 如果您既沒有看到學習卡成功激活提示,也無法正常登錄,請重新激活學習卡或撥打
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    務(wù)構(gòu)建發(fā)布,但可能存在一定生產(chǎn)安全風險。 一種是Master加Agent模式。Master節(jié)點主要是處理調(diào)度構(gòu)建作業(yè),把構(gòu)建分發(fā)到Agent實際執(zhí)行,監(jiān)視Agent狀態(tài)。業(yè)務(wù)構(gòu)建發(fā)布工作交給Agent進行,即執(zhí)行Master分配任務(wù),并返回任務(wù)進度和結(jié)果。 本實踐采用M
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