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- 数据仓库的发展与应用 内容精选 换一换
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延迟要求高，体验无法保障 VR视频的超大流量，一方面是对带宽的极高要求，另一方面对于网络延迟和稳定性也很严苛。例如现阶段VR直播受限于网络条件，往往直播的体验得不到保障，画面黑边、眩晕、卡顿等导致体验大打折扣。 内容生态不完善，不易于推广 当前VR终端和内容的市场还不成熟，各个终端的生态自成体系，各来自：百科，还会融入互联网的文本数据、图片数据、音视频数据等非结构化数据，对大数据平台汇聚和处理多源、多种类数据提出了新的要求。 实现数据全生命周期管控 实现“数据模型标准化、数据关系脉络化、数据加工可视化、数据质量度量化”，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。来自：百科
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aussDB的发展史吗？ 产品详情 帮助文档 GaussDB 发展史 2001年：华为中央研究院Dopra团队为了支撑华为所生产的电信产品(交换机、路由器等),启动了内存数据存储组件DopraDB的研发。DopraDB后来随着业务和组织的切换,成为华为高斯数据库团队的GMDB V1系列产品。来自：专题![]()
云原生近几年的发展趋势 云原生近几年的发展趋势 时间：2021-06-30 18:08:44 在最近的几年里，云原生技术呈现如下几个明显的发展趋势： 趋势1 软硬一体化：传统基础设施的网络、存储、计算能力与云原生技术生态开始深度对接。 趋势2 基于网格的服务治理能力：服务治理与业务逻辑来自：百科![]()
云知识 云原生在中国的发展现状 云原生在中国的发展现状 时间：2021-06-30 17:57:04 在中国，云原生的生态也飞速发展，CNCF的会员数量也从2015年的1家初创&白金会员发展到今天60家成员单位。 全球1/4认证的K8s服务提供商来自中国；1/3的K8s培训发生在中来自：百科![]()
深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 时间：2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发，融合了物联网与AI两大技术方向，向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程；从 物联网平台 搭建到智能算法应用，并实现售卖来自：百科![]()
IoT边缘软件部署的硬件载体，在硬件上部署一组软件应用，将硬件的状态信息与云端互通，在云端管理控制台可实现对硬件的远程监控与操作。 IoT边缘软件部署的硬件载体，在硬件上部署一组软件应用，将硬件的状态信息与云端互通，在云端管理控制台可实现对硬件的远程监控与操作。 了解更多 IoT边缘IoTEdge文档下载 ModuleSDK(java)下载来自：专题![]()
课程目标 了解华为AI发展战略与全栈全场景解决方案。 课程大纲 第1章 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 第2章 十大改变开创未来 第3章 华为AI发展战略与AI解决方案 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。来自：百科![]()
ndCL。 课程大纲 第1章 AscendCL实战：推理应用的开发与调测（上） 第2章 AscendCL实战：推理应用的开发与调测（下） 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。来自：百科![]()
数据模型是数据库系统的核心和基础，所以数据库系统的发展和数据模型的发展密不可分，数据库模型的划分维度是数据库系统划分的一个重要标准。 2、与其它计算机技术交叉结合。 其他计算机新技术层出不穷，数据库和其他计算机技术交叉结合，是数据库技术的一个显著特征。 3、面向应用领域发展数据库新技术。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 大数据的发展可以分为哪些阶段 大数据的发展可以分为哪些阶段 时间：2021-05-24 09:10:47 大数据 大数据技术的发展可以按照其特点，分为大数据1.0、大数据2.0、大数据3.0阶段，目前我们正处于大数据3.0阶段。 大数据1.0：单一的批计算 大数据2.0：融合计算来自：百科![]()
云知识 中国云原生产业的发展规模 中国云原生产业的发展规模 时间：2021-06-30 18:01:41 在中国，整个云原生产业的规模发展十分迅猛： 调查显示，2019年中国云原生市场规模已经达到了350.2亿元，并且云原生技术在加速向各个垂直行业渗透。 企业在云原生的投入比例持续增高来自：百科![]()
华为云计算 云知识 为什么说大数据的发展是需求驱动的 为什么说大数据的发展是需求驱动的 时间：2021-05-24 09:15:11 大数据 大数据的技术发展是由社会进步过程中，不断变化的需求而驱动的。 互联网的发展，让人们需要对海量的非结构化数据进行分布式存储，并行计算。所以大数据进入了1来自：百科![]()
技术，通过基于K8s标准扩展的控制面带来了前所未有的灵活性及扩展能力，影响力远超更早出现的 Linkerd。 Istio背负巨大的使命，Google希望在继Kubernetes成为容器编排的事实标准之后，打造另一杀手锏级别的技术，成为服务网格的事实标准。 Google与IBM大厂的加持，在资源及影响力层面远非Buoyant可比拟的。来自：百科
