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于数据存在多台机器上，所以需要一种机制来保证数据的一致性，否则会导致数据不一致的问题。常用的解决方案有两种，一种是缓存失效机制，一种是缓存更新机制。 缓存失效机制是指在缓存数据的过期时间到达时，将缓存数据删除。这样可以保证数据的一致性，但如果多个机器同时请求过期的数据，就会导致大量的数据库访问，降低系统性能。来自：专题
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保扩容后，实例中CN节点的数量必须小于或等于两倍的分片数量。 操作步骤 1、登录管理控制台。 2、在“实例管理”页面，选择指定的实例，单击实例的名称。 3、在“基本信息”页面，进行扩容操作。 分片数量扩容 a、单击“分片数量”后的“添加”， b、选择新增的分片数量。单击“下一步”。来自：专题![]()
数据处理作为一项专业性较强的工作，需要掌握一定的专业技能，如果单纯依靠手工，那么工作效率低、经常加班，说的就是你无疑了。有些常用的表格公式，竟然有90%的人都不知道。 继上一期的快捷键小课堂后，今天，石墨君再给大家分享一组石墨表格中的公式使用技巧，帮助大家摆脱数据处理的低效，一步步成长为别人眼中的“数据大神”。来自：云商店![]()
•支持领域知识挖掘，提供易用的标注工具挖掘领域知识对 全面的对话管理 •支持自然语言多能力融合，智能对话中控 •灵活的知识库管理，支持对知识的批量操作 •支持嵌入多轮对话技能，满足复杂的任务型对话场景 高效训练部署 •基于modelarts的底层算法能力，提供更快的模型训练、部署能力 •来自：百科![]()
的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章来自：百科![]()
RPA优势 专业的华为数字机器人教学管理平台，持续积累各个行业的教学案例与课程，适配高校各专业与RPA数字机器人技术的跨专业融合，进行传统专业数字化升级转型。 专业的华为数字机器人教学管理平台，持续积累各个行业的教学案例与课程，适配高校各专业与RPA数字机器人技术的跨专业融合，进行传统专业数字化升级转型。来自：专题![]()
角色： IAM 最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权 IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。来自：专题![]()
个命令的用途、常用选项及使用技巧。无基础同学能帮助你熟悉在Linux系统下的工作方式，有基础同学能帮助你提高Linux系统专业能力。 目标学员 高校学生、个人开发者中的Linux初学者 课程目标 学完本课程后，您能够熟练运用Linux的常用命令，掌握Linux的基础知识。 课程大纲来自：百科![]()
便对go语言二进制文件的逆向分析，提升分析效率。 可以试试下面的漏扫服务，看看系统是否存在安全风险：>>> 漏洞扫描 服务 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，来自：百科![]()
Store背后的体系化布局，构建就花了两年之久。 从华为整个安防布局来看，华为用HoloSens Store打通了智能安防产业链上下游原本的蔽塞关系，实际上是在对传统安防的产业链进行一次声势浩大的重构。 而从整个安防行业来看，行业的价值从硬件向软件转移，产业链中的各个环节也需要使来自：云商店![]()
通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 深度学习平台介绍 第3节 深度学习入门示例介绍 第4节 神经网络构建多分类模型 第5节 华为云深度学习平台实操演练 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数来自：百科![]()
来解决生物计算量的性能瓶颈。FPGA云服务器提供的强大的可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。 金融风险分析：金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基于 定价 树模型的金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险分析和决来自：百科![]()
实战派带你云上体验机器学习，不会算法照样玩转AI。 课程简介 本课程主要内容包括：人工智能发展历程及行业应用介绍，机器学习讲解及实操演示、AI应用学习方法介绍。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解行业趋势及应用前景、掌握机器学习的应用，及如何进行AI应用的学习。 课程大纲 第1节来自：百科![]()
引擎可以已插件化的方式支持以后更多的能力，比如智能数据映射，智能元数据发现。这些插件化的能力加载在下图的Online Process组件中，不会对整体架构产生影响。自学习性是指引擎会收集用户的反馈，通过脱敏后，用于对AI模型的再训练。这个再训练发生在下图的Offline Process组件中，通过Scheduling来自：百科
