cmdmysql建表

主要面向DA、交付、一线、二线数据库从业者，针对DDS常见问题及产品特性进行介绍，涉及：产品特性介绍、产品使用场景介绍、产品常见问题介绍、DDS实例使用规范及最佳实践介绍、DDS副本集内部机制和分片集群内部原理介绍等。

查看更多 →

本实验主要利用HBase的thrift功能自动地将本地数据导入HBase中，实现HBase数据仓库加载。具体来说，首先，打开HBase的thrift功能；然后，将线上教学的用户选课数据（user_tag_value）和成绩表（moc_score）导入HBase中。

查看更多 →

主要面向DA、交付、一线、二线数据库从业者，针对DDS常见问题及产品特性进行介绍，涉及：产品特性介绍、产品使用场景介绍、产品常见问题介绍、DDS实例使用规范及最佳实践介绍、DDS副本集内部机制和分片集群内部原理介绍等。

查看更多 →

本实验主要利用HBase的thrift功能自动地将本地数据导入HBase中，实现HBase数据仓库加载。具体来说，首先，打开HBase的thrift功能；然后，将线上教学的用户选课数据（user_tag_value）和成绩表（moc_score）导入HBase中。

查看更多 →

本实验基于DLI环境，以车联网场景驾驶行为数据分析、电商BI报表分析为案例，提供了完整的端到端最佳实践内容，帮助您更好的使用DLI进行大数据分析和处理。

查看更多 →

本实验基于DLI环境，以车联网场景驾驶行为数据分析、电商BI报表分析为案例，提供了完整的端到端最佳实践内容，帮助您更好的使用DLI进行大数据分析和处理。

查看更多 →

通过MapReduce组件统计出用户选课表中不同地区选课人数和选择的课程，按用户的省份划分为不同的类别，分析不同地区用户选课偏好和人数的分布情况。

查看更多 →

本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。

查看更多 →

本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。

查看更多 →

通过MapReduce组件统计出用户选课表中不同地区选课人数和选择的课程，按用户的省份划分为不同的类别，分析不同地区用户选课偏好和人数的分布情况。

查看更多 →

图网络是表征学习中兴起的一个新方向，为解决逻辑推理问题带来了新的可能的方向。本课程所讲的图网络主要包含对于图嵌入的与图神经网络的介绍

查看更多 →

C语言进阶，包括以下内容：变量，表达式，宏，枚举，结构体，联合体，函数，数组、指针，内存分布等。旨在通过理论知识的学习带领同学们对C语言指针、内存等较复杂语法的深入理解。

查看更多 →

本实验将使用华为云知识图谱（KG）服务，学习使用知识图谱平台，将结构化的表格数据导入到知识图谱平台，开通使用知识问答服务（KBQA），基于知识问题服务API，回答用户的提问

查看更多 →

通过MapReduce组件对数据进行全局排序。执行对应Python脚本调用MapReduce组件，统计用户选课表中不同地区选课人数和选择的课程后，对用户选课数量直接进行排序，分析整体用户选课偏好和人数的分布情况。

查看更多 →

C语言进阶，包括以下内容：变量，表达式，宏，枚举，结构体，联合体，函数，数组、指针，内存分布等。旨在通过理论知识的学习带领同学们对C语言指针、内存等较复杂语法的深入理解。

查看更多 →

图网络是表征学习中兴起的一个新方向，为解决逻辑推理问题带来了新的可能的方向。本课程所讲的图网络主要包含对于图嵌入的与图神经网络的介绍

查看更多 →

通过MapReduce组件对数据进行全局排序。执行对应Python脚本调用MapReduce组件，统计用户选课表中不同地区选课人数和选择的课程后，对用户选课数量直接进行排序，分析整体用户选课偏好和人数的分布情况。

查看更多 →

本实验将使用华为云知识图谱（KG）服务，学习使用知识图谱平台，将结构化的表格数据导入到知识图谱平台，开通使用知识问答服务（KBQA），基于知识问题服务API，回答用户的提问

查看更多 →

本实验基于Spark进行关联分析的实例。基于多个课程讨论表综合分析师生互动讨论对学生参与讨论积极性的影响。具体来说，是统计有无教师参与讨论情况和学生参与讨论次数之间的关联关系。

查看更多 →

本课程中您将学习到Python的高阶使用：Python正则表达式；Python耳熟能详的工具包使用；学习如何调试程序；Python迭代器、生成器和装饰器的使用；使用Python实现一个网站。

查看更多 →

HCIA-GaussDB系列课程。本课程主要介绍什么是数据库、数据库的发展历史及关系型数据库架构和主要应用场景。

查看更多 →