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数据管理 技术的面临的新挑战主要来自高度可扩展性和可伸缩性、数据类型多样和异构处理能力、数据处理时效性要求以及大数据来临这四个方面。 1、高度可扩展性和可伸缩性 随着数据获取手段的自动化，多样化和智能化，导致数据量急剧增大。 2、数据类型多样和异构处理能力 结构化数据到半结构化/非结构化数据来自：百科![]()
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算子和全连接算子等，则需要进行权重数据的描述和处理。如果输入权重数据类型为FP32，则需要通过离线模型生成器调用类型转化（ccTransTensor）接口，将权重转换成FP16数据类型，满足AI Core的数据类型需求。完成类型转换后，离线模型生成器调用形状设置（ccTransF来自：百科![]()
中。游戏玩家活跃高峰期，对并发能力要求较高，集群可以应对高并发场景。 优势： 支持内嵌文档：内嵌文档可以避免join的使用，降低应用开发的复杂性，灵活的schema支持，方便快速开发迭代。 轻松应对数据峰值压力：云数据库 GaussDB NoSQL兼容MongoDB引擎，基于分片构建的集群支持TB级的数据需求。来自：百科![]()
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、1天，共5种聚合周期。 聚合过程中对不同数据类型的处理是有差异的。 1、如果输入的数据类型是整数，系统会对数据进行取整处理。 2、如果输入的数据类型是小数（浮点数），系统会保留数据的小数点后两位。 例如，弹性伸缩中“实例数”的数据类型为整数。因此，如果聚合周期是5分钟，假设当前来自：专题
