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    云知识 数据库设计需求分析意义 数据库设计需求分析意义 时间:2021-06-02 09:49:24 数据库 需求分析阶段主要是收集信息并进行分析和整理,为后续阶段提供充足信息。 需求分析是整个数据库设计基础。是最困难,也可能最耗时阶段。需求分析没做好,会导致整个数据库设计重新返工。
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    范式理论意义 范式理论意义 时间:2021-06-02 14:02:30 数据库 设计逻辑模型时,在确定实体中属性时候,常面临问题是:哪些属性属于对应实体?这就是范式理论要解决问题。 范式化意义: 1. 减少数据冗余; 2. 提供良好可扩展性; 3. 消除数据更新时候可能产生的数据不一致情况。
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  • 有利于工作中不同角色的人员之间通过规范命名和属于进行交流; 4. 便于使用。 关于实体和属性命名建议: 实体名称:分类域大写+实体描述词(全称,首字母大写)。 属性名称:使用全称,首字母大写,一些约定俗称空格缩写。 避免英语和拼音混用。 如果是缩写,一定是英语缩写,避免使用拼音声母缩写。 文中课程
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    性能管理意义有哪些 性能管理意义有哪些 时间:2021-07-01 15:46:01 数据库管理 数据 应用性能管理 性能管理意义主要为资源高效使用、侦测系统问题和容量规划几个方面。 1.资源高效使用 数据库实际上总是在有限环境下运行。 对资源有效管理确保数据库系统
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    角色: IAM 最初提供一种根据用户工作职能定义权限粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度,提供有限服务相关角色用于授权 IAM最新提供一种细粒度授权能力,可以精确到具体服务操作、资源以及请求条件等。基于策略授权是一种更加灵活授权方式,能够满足企业对权限最小化安全管控要求。
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    华为云计算 云知识 数据数据屏 时间:2020-12-10 17:16:31 数据屏基于数据生成数据看板,也称为可视化项目、可视化应用或屏项目。 DLV 可以将数据由单一数字转化为各种动态可视化图标,从而实时地将数据展示给用户。 链接:https://support
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    BE算子最基础,也是最常用开发方式:DSL方式,让你能够进行TBE自定义算子开发并集成到Davinci模型进行运行。由浅到深、从原理到实践,让你学会如何基于TBE开发工具进行自定义算子开发。 课程目标 通过学习此课程,您将能够: 1、解昇腾处理器(Ascend)Davinci基本架构。
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    在高级课程中,我们特邀了多位专家,带领你学习TBE算子进阶开发方式:TIK开发方式,让你能够写出更灵活更高效TBE自定义算子。由浅到深、从原理到实践,让你学会如何基于TBE开发工具进行自定义算子开发。 课程目标 通过学习此课程,您将能够: 1、了解昇腾AI处理器架构。 2、能够基于TIK开发框
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    全生命周期环节所有信息与流程,包括来自物料、零部件、产品、文档、规定、工程变更单和质量工作流数据。 PDM和PLM区别在哪? 1.PDM侧重于对企业内部产品数据管理;PLM强调对产品生命周期内跨越供应链所有信息进行管理和利用。2.PDM侧重于对产品数据管理;PLM强调
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    个员工培训路径和学习资源就不尽相同。 时习知“学习地图”可以解决人岗课匹配问题,让企业精准有效地开展培训业务。管理员根据不同岗位、不同职级员工岗位人才要求,定制能力评估模型和学习计划,创建不同学习地图,给员工指派不同学习任务;学习地图路径式课程引导,也能为员工晋升提供清晰的职位发展方向,激发员工学习动力。
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    Engine应用测试发布流程 第7章 在线实训-App Engine应用开发平台在线演练 华为云 面向未来智能世界,数字化是企业发展必由之路。数字化成功关键是以云原生思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。 华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发者,致
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    通过本课程学习,帮助学员熟悉接口测试使用场景和测试方法,了解DevCloud云测主要功能点和使用方法。 课程大纲 第1章 接口测试初探 第2章 华为云接口测试产品和典型场景 第3章 应用场景实操介绍 第4章 接口测试转商FAQ 华为云 面向未来智能世界,数字化是企业发展必由之路
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    ,提高生产线适应性和灵活性。3. 设备物联:依柯力云MES具备强大工业物联网关,支持高节拍工厂实时交互。这意味着企业可以通过该系统实现设备之间实时通信和数据共享,提高生产过程协同性和效率。4. 云边协同:依柯力云MES实现了云边协同,即云端和边缘设备之间协同工作。这意
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    第二,该平台是否具备知识安全防护系统?企业宝贵财富知识是需要上传至平台,为员工赋能,那么企业需要对平台隐私性、保密性提出高要求,选择安全平台尤为重要,保障企业知识资产不被泄露,保护企业核心竞争力; 那选择企业在线培训哪个平台好?结合上述两大平台能力,企业如果需要开展线上培训,无论是给新员工培训还是给销售团
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    和能好。并且有大量研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧,为AI模型创造更多应用场景和产业价值。 课程简介 为了解决真实世界中问题,我们深度学习算法需要巨量数据,同时也需要机器拥有处理庞大数据能力,在现实世界中部署神经网络需要平衡效率和能耗以及成本关系。本课程介绍了能耗高效的深度学习。
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