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，正确的认识AI。 课程简介 本课程主要介绍人工智能的概念、层次结构及发展历史，人工智能产业发展与战略规划，并探讨华为全栈全场景AI的战略。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解人工智能的概念、结构及发展历史。 2、了解人工智能产业发展与战略规划。 3、了解华为的AI发展战略。来自：百科。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。 云数据库 GaussDB 快速入门 提供购买连接云数据库GaussDB的指导，帮助用户快速入门GaussDB数据库服务 什么是云数据库GaussDB GaussDB数据库是华为自主创新研发的分布式关系来自：专题
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容纳更多的行，进而减少磁盘IO，更有效的利用缓存。 · 经常一起使用的列尽量放到一个表中，避免过多的关联操作。 · 禁止在表中建立预留字段，否则修改列的类型会导致锁表，修改一个字段类型的成本要高于增加一个字段。 · 禁止在数据库中存储图片、文件等大的二进制数据。 云数据库免费精选推荐来自：专题![]()
不同可用区上线的云服务器类型、规格不同。如需查看当前平台支持的全部云服务器类型、规格，请选择“随机分配”可用区，系统会根据您选择的规格，分配 弹性云服务器 所在的可用区。 文中课程 更多精彩课程、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 华为云服务-计算服务 HCIA-Cloud Service V2.2系列课程来自：百科![]()
通用计算型弹性云服务器主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，同时可根据工作负载的需要实现性能的突增，具有短期发挥更高性能的能力。适用于那些不会经常（或始终）用尽vCPU性能，但会偶尔突然使用的场景，特别适合通用工作负载，如Web服务器、开发人员环境和小型数据库等，是很多应用程序的上好选择。来自：百科![]()
内网最大带宽：指弹性云服务器能够达到的最大带宽。 内网最大收发包能力：指弹性云服务器能达到的最大收发包能力。 2、镜像 （1）公共镜像 常见的标准操作系统镜像，所有用户可见，包括操作系统以及预装的公共应用。 选择部分操作系统的公共镜像时，系统推荐您配套使用公有云提供的 企业主机安全 服务（Host来自：百科![]()
玩转容器，攻克CKA！ 课程简介 本课程主要内容包括：Docker容器基础知识介绍及实践、Kubernetes集群管理基础知识介绍及实战。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、学习Docker容器的基础知识，快速入门并实操体验； 2、系统学习Kubernetes集群管理知识，并实操体验；来自：百科![]()
私要求较高的政企金融场景，对网络性能要求较高的互联网场景，对核数要求较多的大数据、HPC场景，对成本比较敏感的建站、电商等场景等。 （2）内存优化型 大数据分析，如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。 （3）磁盘增强型 分布式文件系统 ，网络文件系统、日志或数据处理应用。来自：百科![]()
助您安全的控制华为云资源的访问。 如果华为云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的 IAM 用户进行权限管理，您可以跳过本章节，不影响您使用GaussDB服务的其它功能。 通过IAM，您可以在华为云账号中给员工创建IAM用户，并授权控制他们对华为云资源的访问范围。例如您的员工中有负来自：专题![]()
【初级】基于流计算的双十一大屏开发案例 面对每天大量的实时数据，及时、高效的处理这些数据显得十分必要。本课程主要介绍如何搭建一个可视化大屏，为企业提供精准、高效的支持。 基于流计算的可视化大屏，为企业、政府带来全新的视觉体验 适合人群：面向对实时流计算和可视化感兴趣的从业人员，社会大众和高校师生来自：专题![]()
“大”即物联网数据体量大，我们经常听到的一个经典的案例，即GE发动机有成百上千个传感器，毫秒级频度产生各种数据。一次飞机的飞行就可以超过1TB的数据量。很多工业场景产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小，或者也可以理解为要从海量的数据中找到价值的信息是一个比较难的事情。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 AI基础课程--Python编程知识 AI基础课程--Python编程知识 时间：2020-12-11 15:06:18 Python是近几年最为流行的编程语言之一，它有着优雅的语法和丰富的工具库。相比于java和C语言而言，Python的门槛更低、更加灵活易于被人读懂。来自：百科![]()
课程简介 本教程介绍了计算机视觉的发展历程、三大设计原则、近期的两个里程碑；人类与计算机理解图像的不同方式和本质困难，以及当前最好的方法统计学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解计算机视觉的发展历程和三大设计原则。 2、理解人类与计算机理解图像的方式和本质困难。 课程大纲来自：百科![]()
本课程将会讲解Python在数据分析、AI和图像处理等领域常用的工具包。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握强数据分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握图像处理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握强机器学习工具scikit-learn的使用。 4、来自：百科
