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通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 自然语言处理概述 第3节 NLP技术及应用介绍 第4节 文本语义分析演示 第5节 对话机器人演示 第6节 课程总结 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。数来自：百科来自：百科
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ussDB产品的云原生服务，兼容标准SQL和PostgreSQL/Oracle生态。 DWS核心技术优势 性能 全并行极致性能的MPP DB； 行列混存及向量化计算； 极速并行Bulk Load工具-GDS； 可靠性 多层级冗余实现系统无单点故障； CN多活，更高的并发度、可靠性、扩展性；来自：百科![]()
PP的数据仓库系统有时候也被划分到大数据平台类产品。 但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不尽相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。 表1数据仓库和Hadoop大数据平台特性比较 数据仓库和H来自：百科![]()
在大数据应用，尤其是实时分析处理数据的场景中，常常需要根据数据量的变化动态调整集群节点数量以增减资源。 MRS 的弹性伸缩规则功能支持根据集群负载对集群进行弹性伸缩。 MRS-登录集群节点 介绍如何使用VNC方式和如何使用SSH方式登录MRS集群中的节点。 MRS-访问 FusionInsight来自：专题![]()
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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![]()
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master是Greenplum数据库系统的入口，接受客户端连接及提交的SQL语句，将工作负载分发给其它数据库实例（segment实例），由它们存储和处理数据。Greenplum interconnect负责不同PostgreSQL实例之间的通信。Greenplum segment是独立的PostgreS来自：百科![]()
业数据仓库、数据仓库专用平台。 Teradata数据仓库配备性能最高、最可靠的大规模并行处理 (MPP) 平台，能够高速处理海量数据。它使得企业可以专注于业务，无需花费大量精力管理技术，因而可以更加快速地做出明智的决策，实现 ROI 最大化。 Teradata数据仓库架构 Par来自：百科
