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GaussDB (DWS)服务即开即用 相比以前动辄长达数月的数据仓库选型采购过程，在公有云上开通使用数据仓库服务只需要数分钟时间简化了企业用户的购买过程，使用数据仓库的方式，降低使用数据仓库的代价和门槛，让数据仓库实实在在地走进千万家大中小企业，让数据为企业的发展和决策提供其应有的价值。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 直播回顾丨目睹一下，企业直播营销新模式 直播回顾丨目睹一下，企业直播营销新模式 时间：2021-07-12 09:36:37 云市场 严选商城 视频直播 新生态在线直播丨第36期 点击查看直播 “深入营销传播和培训沟通场景，助力企业连接互通。” ——目睹解决方案总经理来自：云商店![]()
它逻辑块的影响下自主运作。 FPGA实例应用场景包含基因计算、金融分析、深度学习、大数据、加解密等，例如FPGA针对特定算法，如快速傅里叶变换，基因序列比对算法(Smith-Waterman)，实现快速计算，纳秒级延时，提升计算性能。 FPGA加速云服务器技术规格特点如下： 每个来自：百科![]()
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流量洪峰下，用户面临业务突发诉求 促销活动中，出现爆发性的用户访问和下单请求时可能会出现如下问题 CPU飙升：序列化和反序列化、高频日志输出、大量反射的应用是CPU飙高的主要原因。而大多数核心的业务对请求响应时间又有着比较严格的要求，这就对单实例的CPU性能提出了严格的要求。 磁盘IO瓶颈：为了提升活来自：百科![]()
控页面。 4、在左侧导航栏选择“工具>SQL诊断”，进入SQL诊断页面， 5、查看“SQL诊断”页面，选择可疑的时间段。 6、根据SQL的开始时间，结束时间，运行时间等指标检索SQL语句。 7、单击详情连接，打开详情页面，进一步查看SQL优化建议。 8、根据具优化建议，优化SQL语句。来自：专题![]()
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![]()
enc_certificate_expire_time String 功能说明：国密加密证书过期时间 created_at String 功能说明：创建时间 updated_at String 功能说明：更新时间 响应样例 { "certificate": { "id": "18b81966-来自：百科![]()
华为云计算 云知识 EI第7课 如何通过Data Studio连接数据仓库？ EI第7课 如何通过Data Studio连接数据仓库？ 时间：2021-07-09 10:59:36 云小课 Data Studio是一款运行在Windows操作系统上的SQL客户端工具，有着丰富的G来自：百科![]()
修改按需服务器,设置定时销毁时间。如果设置的销毁时间为空,表示取消销毁时间。 该接口支持企业项目细粒度权限的校验,具体细粒度请参见 ecs:cloudServers:put。 约束说明 按照ISO8601标准表示,并使用UTC +0时间,格式为yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ。来自：百科![]()
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保留一个用于缩放、并行化和容错性的分区（Partition）。每个分区是一个有序、不可变的消息序列，并不断追加到提交日志文件。分区的消息每个也被赋值一个称为偏移顺序（Offset）的序列化编号。 各模块功能介绍如下： Broker 在Kafka集群上一个服务器称为一个Broker。来自：专题![]()
华为云计算 云知识 精选问答丨目睹一下，企业直播营销新模式 精选问答丨目睹一下，企业直播营销新模式 时间：2021-07-12 09:40:49 云市场 严选商城 视频直播 新生态在线直播丨第36期 点击查看直播 7月8日19:00，华为云云市场新生态直播间邀请到了目睹解决方案总来自：云商店![]()
用于离散值的预测，如：不同类别或标签；基于任务理解和模型选择推荐能力，可自动选择多个分类模型并基于动态图算法进行融合，来提升预测性能 时间序列预测 利用过去数据预测未来趋势；可基于时间维度进行自动任务理解和辅助特征工程，来提升时间序列类任务的精度 异常检测 用于预测数据集中的异常数据点；可通过学习正常数据的特来自：专题![]()
括优化的机器学习算法，从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲： 1. 大数据机器学习算法发展历程； 2. 机器学习算法优化的技术挑战； 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新； 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践； 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益：来自：百科![]()
析。利用数据仓库服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 数据仓库服务结合Python对球星薪酬进行分析，探索影响球星薪酬的决定性因素 适合人群：对大数据技术感兴趣的人员，社会大众和高校师生 培训方案：数据仓库服务结合球星薪酬决定性因素分析的实践 技术能力：掌握数据仓库服务等云服务的使用，提高大数据分析能力来自：专题
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