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- 金融数据仓库模型设计思路 内容精选 换一换
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来自：百科，正式启动智慧金融伙伴「出海计划」，泛微作为华为智慧金融伙伴受邀出席会议，与金融行业伙伴共同探讨金融行业数字化转型方案，共创金融行业新价值。 华为「出海计划」旨在携手金融行业有能力、有意愿拓展全球市场的能力型伙伴，共同建立紧密合作关系，通过整合华为与伙伴在赋能金融数字化转型上的经来自：云商店
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为什么要使用 数据仓库 ？ 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景，并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计来自：专题智慧教育项目设计目标 智慧教育项目设计目标 时间：2021-05-10 17:37:42 云市场 严选商城 商品介绍 行业解决方案 教育 商品链接：拓维智慧教育云平台；服务商：拓维信息系统股份有限公司 智慧教育项目依托新型智慧城市智慧大脑 IDC 资源建设，整体设计思想围绕教育大来自：云商店
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华为云计算 云知识 使用ModelArts开发自动驾驶模型 使用ModelArts开发自动驾驶模型 时间：2020-11-27 10:27:19 本视频主要为您介绍使用ModelArts开发自动驾驶模型的操作教程指导。 场景描述： 数据湖 服务提供数据摄取、数据处理等功能。 Mod来自：百科![]()
华为云计算 云知识 逻辑模型中的重要基本概念 逻辑模型中的重要基本概念 时间：2021-06-02 13:57:13 数据库 数据库设计的逻辑模型设计阶段，有以下这些重要的基本概念： 1. 实体就是描述业务的元数据。 2. 主键是识别实体每一个实例唯一性的标识。 3. 只有存在外来自：百科![]()
华为云计算 云知识 模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 时间：2020-12-08 16:37:45 本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上，并进行精度、性能等方面的调优。 目标学员 AI领域的开发者来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库发展现状及发展趋势 数据仓库发展现状及发展趋势 时间：2021-03-03 14:09:48 数据仓库 数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化。华为云数据仓库服务实时、简单、安全可信的企业级融合数据仓库，可借助DWS Expr来自：百科![]()
大挑战。因此该方案适用于一些线下交付，单租形态的低代码。 方案二： Meta+Data的宽表模型，将模型的定义转化为宽表的模型存储。该方案的优势在于可以灵活的定义数据模型，不需要考虑因模型变化导致的DDL语句。再具体实践中，宽表可以有不同的选型，例如 文档数据库 ，搜索、分析型数据库来自：专题![]()
大挑战。因此该方案适用于一些线下交付，单租形态的低代码。 方案二： Meta+Data的宽表模型，将模型的定义转化为宽表的模型存储。该方案的优势在于可以灵活的定义数据模型，不需要考虑因模型变化导致的DDL语句。再具体实践中，宽表可以有不同的选型，例如文档数据库，搜索、分析型数据库来自：百科![]()
华为云计算 云知识 GaussDB(DWS)应用场景-数据仓库迁移 GaussDB(DWS)应用场景-数据仓库迁移 时间：2021-06-17 12:36:40 数据库 GaussDB(DWS)在数据仓库迁移的应用如下图所示。迁移过程有如下的特点： 1. 平滑迁移 GaussDB来自：百科![]()
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海量高并发数据处理和复杂查询场景的考验。 金融级高可用与全密态安全 金融级高可用与全密态安全 金融级两地三中心高可用 GaussDB提供了多种高可用方案，包括同城AZ内高可用、跨AZ高可用、异地跨Region的两地三中心容灾方案，满足金融级监管要求。GaussDB通过独有的Switch来自：专题![]()
平台建设，实现规范化指标体系，消除歧义、统一口径、统一计算逻辑，对外提供主题式数据查询与挖掘服务。 图1数据规范设计 DAYU规范设计主要包括以下三个部分： 主题设计 构建统一的数据分类体系，用于目录化管理所有业务数据，便于数据的归类，查找，评价，使用。通过分层架构对数据的分类和来自：百科![]()
华为云计算 云知识 推理模型的迁移与调优 推理模型的迁移与调优 时间：2020-12-08 10:39:19 本课程主要介绍如何将第三方框架训练出来的模型转换成昇腾专用模型，并进行调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读+实战演示，使学员学会使用模型转换工具迁移所需要的预训练模型。来自：百科![]()
优好的离线模型。离线模型生成器主要用来生成可以高效执行在昇腾AI处理器上的离线模型。 离线模型生成器的工作原理如上图所示，在接收到原始模型后，对卷积神经网络模型进行模型解析、量化、编译和序列化四个步骤： 1、解析 在解析过程中，离线模型生成器支持不同框架下的原始网络模型解析，提炼来自：百科![]()
框架管理器离线模型加载介绍 框架管理器离线模型加载介绍 时间：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中离线模型生成器完成离线模型生成后，由离线模型执行器将模型加载到运行管理器中，与昇腾AI处理器进行融合后，才可以进行推理计算，这个过程中离线模型执行器发挥了主要的模型执行作用。来自：百科
