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来自：百科云知识 职业认证在线课程学习导读 职业认证在线课程学习导读 时间：2020-12-15 10:41:51 华为云学院提供了丰富的线上学习课程，课程采用视频、文档、测试题、动手实操等多种学习方式。通过本课程，让开发者、伙伴、技术爱好者等全体用户掌握在线学习职业认证的方法，了解职业认证内来自：百科
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点击【激活学习卡】按钮 进入激活学习卡的页面后，您需要刮开学习卡中激活码的图层，在对应框中输入 16 位激活码，或者直接在对应框中输入您收到的激活码，点击【激活学习卡】按钮。（注意区分 16 位激活码中的字母和数字：字母 O 和数字 0 容易混淆，字母 G 和数字 6 容易混淆）来自：云商店什么是联邦学习 文档导读 简介 职业认证考试的学习方法 孤立森林:参数说明 神经网络介绍 安装须知:安装场景 线上培训课程介绍 什么是自然语言处理:首次使用NLP 华为云培训体系 典型AI库 脚本样例:Zeppelin 自动学习简介:自动学习功能介绍 自动学习简介:自动学习功能介绍来自：百科
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入。 【奖品奖励】现在报名学习，还有百万码豆、开发者IP-折叠背包、开发者IP-鼠标垫、IP-PVC包等精美礼品等你拿！ AI的研究成果深刻改变着人们的生活，将来AI的发展将会更加快速，给人们的生活工作和教育带来更大的影响。AI人才在全球范围都是紧缺的。国内这个缺口也极大，可达缺来自：百科![]()
索需要学习的课程，进行在线学习与专题内容测试，学习后可下载相应专题学习资料。 你可以在答题区域输入答案，点击“确认答案”. 或者点击“上传答题照片”，打开微信扫描二维码，拍照上传或者直接选择图片上传。上传成功后，点击“确认答案”即可。 定制学习计划 点击学习中心“个性学习”栏目，来自：云商店![]()
华为云计算 云知识 CBR云备份服务：守护您的数据 CBR云备份服务：守护您的数据 时间：2020-12-15 16:55:42 CBR云备份服务提供了云上资源备份、混合云备份的能力，并支持备份共享、跨区域复制等多种竞争性特性，最大限度保障您的数据的安全性和正确性，确保业务安全。 课程简介来自：百科![]()
的数据表里。数据表之间相互关联，反映客观事物间的本质联系。数据库能有效地帮助一个组织或企业科学地管理各类信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别： 1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数据库设计来自：百科![]()
任务只能选择实例中的一个数据库中的对象进行同步，支持库名映射。 · 库级同步：将源数据库中的所有对象全部同步至目标数据库。 · 表级同步：将自定义选择的表对象同步至目标数据库。 说明： 若选择表级同步时，由于选择的表可能与数据库的其他对象存在依赖关系，若所依赖的对象没有被同时选择来自：百科![]()
式保证了 CDM 用户间的隔离，避免数据泄漏，同时保证VPC内不同云服务间数据迁移时的传输安全。用户还可以使用VPN网络将本地数据中心的数据迁移到云服务，具有高度的安全性。 CDM数据迁移以抽取-写入模式进行。CDM首先从源端抽取数据然后将数据写入到目的端，数据访问操作均由CDM主动来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据库技术的发展趋势和华为的数据库技术发展 数据库技术的发展趋势和华为的数据库技术发展 时间：2021-06-16 16:19:09 数据库 数据库技术革新正在打破现有秩序，云化，分布式，多模处理是未来主要趋势。 而华为的鲲鹏生态三个技术方向是：芯片/介质、操来自：百科![]()
DDS 提供二级索引功能满足动态查询的需求，利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架进行多维度的数据分析。 优势： 写性能：文档数据库的高性能写入，基于分片构建的集群支持物联网TB级的数据需求。 高性能和扩展性：对高QPS应用有很好的支持，同时分片架构可以快速进行水平扩展，灵活应对应用变化。来自：百科![]()
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量化”，将多源、多种类的各部门数据数据加工成标准、清洁的数据资产供业务使用。 提升政府治理能力 大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，提升政府整体数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段。 政府及公共事业解决方案来自：百科![]()
华为云计算 云知识 鲲鹏大数据的软件移植步骤 鲲鹏大数据的软件移植步骤 时间：2021-05-24 10:28:04 大数据 鲲鹏大数据的软件移植步骤如下。简单常规配置，华为鲲鹏仓库提供基本依赖下载，版本灵活选择。 1. 基础环境配置：gcc, jdk, maven等基本环境配置；来自：百科![]()
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华为云计算 云知识 数据管理技术的新挑战 数据管理技术的新挑战 时间：2021-05-21 11:30:13 数据库 数据系统 数据管理 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来自：百科![]()
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