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  • 深度學(xué)習(xí)在時(shí)空大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
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    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(chǎng)景化解決方案以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 課程大綱 1. 大數(shù)據(jù)主流技術(shù) 2. 大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案 3. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā) 華為云 面向未來(lái)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(dòng),一切皆服務(wù)。
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    服務(wù)商提供,服務(wù)擴(kuò)容便捷性、靈活性大大提升。Serverless應(yīng)用程序運(yùn)行應(yīng)用服務(wù)默認(rèn)提供高可用、容錯(cuò)高。無(wú)服務(wù)器計(jì)算,相比傳統(tǒng)服務(wù)性?xún)r(jià)比高,企業(yè)只需要支付所使用部分,沒(méi)有任何與無(wú)服務(wù)器計(jì)算相關(guān)成本,尤其是應(yīng)用程序使用隨時(shí)間變化大企業(yè)是非常劃算。 內(nèi)容大綱: 1、S
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 使用ModelArts開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 時(shí)間:2020-12-01 10:31:05 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)基于Notebook對(duì)Python編程語(yǔ)言有一個(gè)基礎(chǔ)認(rèn)知,掌握Python基礎(chǔ)語(yǔ)法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn),您將能夠:
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) ROMA Connect工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成上應(yīng)用 ROMA Connect工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成上應(yīng)用 時(shí)間:2020-09-21 15:16:57 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中有幾類(lèi)典型問(wèn)題: 難以集成設(shè)備數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù) 多品牌、多種類(lèi)生產(chǎn)設(shè)備要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控管理,則設(shè)備數(shù)據(jù)與
    來(lái)自:百科
    Kafka(高可靠消息隊(duì)列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群。使用 云數(shù)據(jù)遷移 云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MRS支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集群存儲(chǔ),并且支持多種高效格式來(lái)滿(mǎn)足不同計(jì)算引擎要求。 數(shù)據(jù)融合處理 MRS提供多種主流計(jì)算引擎:Map
    來(lái)自:專(zhuān)題
    HBase提供分布式、可伸縮、全托管NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù),它提供了毫秒級(jí)隨機(jī)讀寫(xiě)能力,適用于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢(xún)應(yīng)用。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) HBase原生接口:兼容原生HBase接口,架構(gòu)高可用,存儲(chǔ)和計(jì)算分離保證高可靠,內(nèi)核深度優(yōu)化。 集成Ope
    來(lái)自:百科
    型為中心分析服務(wù)。不同于公有云上通用型大數(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,相關(guān)數(shù)據(jù)分析作業(yè)定義,開(kāi)發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)模型數(shù)據(jù),大大提升數(shù)據(jù)分析效率 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心分析服務(wù)。不同于公有云上通用型大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品
    來(lái)自:專(zhuān)題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基礎(chǔ)公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析要求原因何在? 基礎(chǔ)公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析要求原因何在? 時(shí)間:2021-03-12 14:54:55 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 基礎(chǔ)公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析要求原因包含:
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    FID tag對(duì)應(yīng)關(guān)系,料箱和倉(cāng)庫(kù)門(mén)對(duì)應(yīng)關(guān)系,貨物進(jìn)出門(mén)過(guò)程,會(huì)產(chǎn)生大量RFID數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)分析服務(wù)基于Flink技術(shù)實(shí)時(shí)流計(jì)算能力,可秒級(jí)判斷出貨物該門(mén)下進(jìn)出方向,繼而可自動(dòng)與貨單進(jìn)行校對(duì),實(shí)時(shí)告知倉(cāng)庫(kù)管理人員進(jìn)出貨物情況。 新能源車(chē)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景 當(dāng)前新能源
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    以較低價(jià)格獲得高質(zhì)量商品,從而獲得更高滿(mǎn)意度。 由于我們成功降低了生產(chǎn)成本,這款商品性?xún)r(jià)比極高??蛻?hù)可以以較低價(jià)格獲得高質(zhì)量商品,從而獲得更高滿(mǎn)意度。 RPA銀行應(yīng)用 銀行卡OCR識(shí)別 產(chǎn)品介紹 銀行卡OCR識(shí)別:準(zhǔn)確、穩(wěn)定可靠解決方案 如今數(shù)字化時(shí)代,銀
    來(lái)自:專(zhuān)題
    使用ModelArts開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 時(shí)間:2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實(shí)現(xiàn)和Python類(lèi)的魔法方法的使用。
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    公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)典型場(chǎng)景:犯罪追蹤,關(guān)聯(lián)案件查詢(xún),交通擁堵分析,景點(diǎn)熱度統(tǒng)計(jì)等 用戶(hù)通過(guò)DES等遷移服務(wù)將海量數(shù)據(jù)遷移至OBS,再基于華為云提供MapReduce等大數(shù)據(jù)服務(wù)或開(kāi)源Hadoop、Spark等運(yùn)算框架,對(duì)存儲(chǔ)OBS上海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,最終將分析結(jié)果呈現(xiàn)在E CS 中的各類(lèi)程序或應(yīng)用上。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    云知識(shí) 華為云專(zhuān)業(yè)服務(wù)客戶(hù)項(xiàng)目中應(yīng)用 華為云專(zhuān)業(yè)服務(wù)客戶(hù)項(xiàng)目中應(yīng)用 時(shí)間:2021-02-24 16:08:16 華為云專(zhuān)業(yè)服務(wù)用專(zhuān)業(yè)技能和經(jīng)驗(yàn)補(bǔ)充客戶(hù)團(tuán)隊(duì),幫助客戶(hù)實(shí)現(xiàn)他們云上業(yè)務(wù)成功。華為云專(zhuān)業(yè)服務(wù)由華為云各產(chǎn)品專(zhuān)家和合作伙伴專(zhuān)家組成,幫助客戶(hù)使用華為云時(shí)實(shí)現(xiàn)預(yù)期業(yè)務(wù)成果。
    來(lái)自:百科
    一是以云原生思維踐行云原生,傳統(tǒng)企業(yè)架構(gòu)要快速實(shí)現(xiàn)應(yīng)用現(xiàn)代化。首先,通過(guò)低代碼、零代碼組裝式交付,讓應(yīng)用使用者也可以參與到應(yīng)用開(kāi)發(fā),實(shí)現(xiàn)“全民開(kāi)發(fā)”,加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新與孵化;其次,開(kāi)發(fā)模式要從傳統(tǒng)“瀑布式”開(kāi)發(fā)到云上數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)DevOps,實(shí)現(xiàn)應(yīng)用上線周期從月級(jí)到天級(jí)跨越,讓
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    高效協(xié)同平臺(tái)能力,打造端云結(jié)合解決方案。 基于這些戰(zhàn)略布局和技術(shù)儲(chǔ)備,未來(lái)數(shù)字政府建設(shè)及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程,服務(wù)勢(shì)必將凸顯出越來(lái)越大商業(yè)價(jià)值,而這些服務(wù)能力承載和交付將很大程度上依靠金山辦公伙伴們力量,這對(duì)金山辦公所有服務(wù)體系參與者來(lái)說(shuō),意味著無(wú)比廣闊市場(chǎng)機(jī)遇。
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    結(jié)合我們P1實(shí)例進(jìn)行加速一些處理。處理完了過(guò)后,因?yàn)橄襁@樣石油油氣行業(yè),它各個(gè)研究所是全球各地,它需要一些配合。這時(shí)候基于這樣圖形,工作站或者說(shuō)是桌面云這樣辦公系統(tǒng),就能提供一些工作交付,能把你異地之間一些協(xié)同辦公給聯(lián)系起來(lái),而且把這個(gè)數(shù)據(jù)還是公有云上,不用
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    基于強(qiáng)大的人工智能算力和算法,實(shí)現(xiàn)信號(hào)配時(shí)區(qū)域協(xié)同優(yōu)化以及實(shí)時(shí)智能自適應(yīng)優(yōu)化,通行延誤降低超過(guò)15%。提供時(shí)空結(jié)合交通組織優(yōu)化建議,通過(guò)精準(zhǔn)高效交通仿真和評(píng)估支撐決策 “智能終端-智能路口-交通智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)”全景架構(gòu) 通過(guò)“智能終端-智能路口-交通智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)”端邊云三級(jí)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)交通治理方案分層分域智能服務(wù)
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