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- 数据仓库挖掘算法案例 内容精选 换一换
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。 创建算法 进入ModelArts控制台，参考创建算法操作指导，创建自定义算法。在配置自定义算法参数时，需关注“超参”和“支持的策略”参数的设置。 对于用户希望优化的超参，需在“超参”设置中定义，可以给定名称、类型、默认值、约束等。 单击勾选自动搜索，用户为算法设置算法搜索功能来自：专题云知识 高空抛物检测智慧社区案例 高空抛物检测智慧社区案例 时间：2021-01-25 17:48:22 视频检测 物联网 华为云好望商城高空抛物检测，服务商：北京博思廷； 华为云好望商城高空抛物检测算法，如何应用于社区，为社区进行赋能？高空抛物检测算法可以与G6s通用普惠型视频AI平台相配合，以实现智慧园区智能运营。来自：云商店
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华为云计算 云知识 机器视觉各行业案例（一） 机器视觉各行业案例（一） 时间：2021-02-19 14:22:56 云计算 华为好望商城 近年来，随着云计算、大数据等技术的不断成熟，我们已经看到AI正以惊人的速度在各个行业中开展应用。可以说，AI已然成为未来智慧城市、智慧生产、智慧生活的强大引擎。来自：云商店![]()
华为云计算 云知识 机器视觉各行业案例（二） 机器视觉各行业案例（二） 时间：2021-02-19 14:37:22 云计算 华为好望商城 作为业界公认的AI最先落地的领域，机器视觉利用视频+AI+大数据的能力，让智能视频和数据分析不仅仅应用于安全保障，更逐步成为各行各业的全新生产力。来自：云商店![]()
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数据仓库服务_SQL on Anywhere 数据仓库服务 GaussDB (DWS)_SQL on Anywhere 华为云数据仓库服务-SQL on Anywhere 华为云数据仓库服务-SQL on Anywhere 数据仓库服务（Data Warehouse Service，来自：专题![]()
GaussDB案例指南 GaussDB案例指南 云数据库 GaussDB，是华为自主创新研发的分布式关系型数据库，安全开放，核心代码拥有100%知识产权，单机主备开源，打造openGauss开放生态，今天带你了解 GaussDB数据库 的调优思路、SQL调优指南和调优实际案例。 云数据库来自：专题![]()
使用Elasticsearch搜索数据 更多详情 AI开发平台 ModelArts 使用自定义算法实现手写数字识别 使用自定义算法实现手写数字识别 更多详情 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 创建用户实践指南 创建用户实践指南 更多详情 企业应用 汇聚热点案例，为您提供专业的应用平台服务 软件开发平台 DevCloud——HE2E来自：专题![]()
结果和报表呈现。有效追溯用能过程，有效挖掘能耗数据，多角度辅助决策，提供能耗控制策略，实现能耗优化，帮助园区节能降耗，降低运营成本。 当然，以上两个场景在市场上都有相对成熟的商用案例，希望大家可以从中的到启发，在智慧生活、智慧园区领域中挖掘更多可切实解决行业问题的创新方案，并利用来自：百科![]()
分析场景。 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1数据仓库迁移 优势 平滑迁移来自：百科![]()
。企业使用标准SQL、Spark、Flink程序就可轻松完成多数据源的联合计算分析，挖掘和探索数据价值 数据仓库服务 数据仓库服务 GaussDB(DWS)实时、简单、安全可信的企业级融合数据仓库，可借助DWS Express将查询分析扩展至 数据湖 。基于华为GaussDB产品的云来自：专题![]()
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华为云计算 云知识 七陌智能云客服客户案例-海拍客 七陌智能云客服客户案例-海拍客 时间：2021-05-07 16:26:06 云市场 严选商城 企业应用 协同办公 用户案例 服务商：北京七陌科技有限公司 客户简介：海拍客-国内知名⺟婴电商平台，成⽴于2015年，创始团队主要来来自：云商店![]()
构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题。 优势 提供地理专业算子：支持全栈Spark能力，具备丰富的Spark空间数据分析算法算子，全面支持结构化的遥感影像数据、非结构化的三维建模、激光点云等巨量来自：百科![]()
华为云计算 云知识 挖掘数据价值，助力企业智能升级丨华为云华为云通用AI解决方案简评 挖掘数据价值，助力企业智能升级丨华为云华为云通用AI解决方案简评 时间：2023-11-06 10:24:28 随着人工智能技术的不断发展，通用AI已经成为了各行各业的热门话题。通用AI是一种能来自：百科![]()
系统面临的基本挑战并未发生重大变化。本课程包含数据仓库、维度建模、事态表、建模表、总线矩阵、缓慢变化维等多个数据仓库核心内容，适合数据仓库架构师、工程师等大数据爱好者参与学习。 课程目标 1.了解数据仓库系统和维度模型： 对数据仓库和维度模型的基本知识和建设方法论 2.了解维度模型：掌握维度表和事实表的概念和设计方法来自：百科![]()
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