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择不同的存储及压缩策略，在保证一定查询效率条件下，降低综合存储成本。 充分数据挖掘 如何尽可能的使用各种分析手段，从海量的物联网数据中挖掘有价值的信息。 提升处理效率 面对IoT设备持续不断的数据注入，如何在数据处理的各个环节（接入，清洗，入库，分析，呈现）实现最佳处性能。 管理数据质量来自：百科
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试策略的执行效果 Policy：Learner的输出结果，游戏AI的策略 Reward：Actor的执行结果的反馈，提供给Learner 重定向广告推广 场景概述 重定向广告（Retargeting）是一种基于应用、网页广告的定向技术，即针对广告受众（Audience）的浏览行为来自：专题华为云计算 云知识 数据库设计需求分析阶段的任务 数据库设计需求分析阶段的任务 时间：2021-06-02 09:52:46 数据库 数据库设计需求分析阶段的任务，包括： 1. 对用户业务行为和流程进行调查，了解用户对新系统的期望和目标，了解目前现存系统的主要问题； 2. 系统调研、收集和分析需求，确定系统开发范围；来自：百科
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华为云计算 云知识 数据库需求分析阶段的数据字典包含什么 数据库需求分析阶段的数据字典包含什么 时间：2021-06-02 10:03:51 数据库 数据字典是对数据的描述，不是数据本身。包括： 1. 数据项 数据项名称，含义，数据类型，长度，取值范围，单位，与其他数据项逻辑关系等。 是逻辑设计阶段模型优化的依据。来自：百科![]()
“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。 “高来自：百科![]()
发功能。 媒体处理必看内容 什么是媒体处理 媒体处理为海量多媒体数据提供经济、高效、弹性的转码和音视频处理服务，支持丰富的转码格式，适合在PC、TV以及移动终端上播放，匹配多种商业场景。 媒体处理为海量多媒体数据提供经济、高效、弹性的转码和音视频处理服务，支持丰富的转码格式，适合来自：专题![]()
度框架、高效的优化器，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，帮助开发者轻松完成物联网数据批分析 标准SQL作业：提供标准的SQL接口，物联网数据开发者无需关心SQL处理引擎的部署和运维，只需聚焦物联网业务，开发分析作业，并支持丰富的作业调度策略配置 实时分析 基于物联网来自：百科![]()
0开始引入的一项插件功能，允许用户通过插件来干预GCC的编译过程，获取到GCC编译过程中的各种数据，甚至可以修改编译过程中生成的中间数据，从而达到修改最终生成的二进制文件行为的目的（注：特别需要注意的是GCC-Plugin的API是会随版本变化的）。此特性从程序员的角度来看，就相当于把原来GCC的黑盒编译过程一下子来自：百科![]()
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 培训方案：结合华为云服务搭建基于流计算的可视化平台 技术能力：了解流计算的关键技术，掌握华为云基于流计算的可视化解决方案来自：专题![]()
Insight BI数据分析工具具备敏捷的绩效考核分析功能，可以帮助企业提升客服团队的绩效水平。通过对客服业务数据的深入分析，该工具可以帮助企业发现团队的优势和不足，并提供相应的改进建议。例如，通过分析客服人员的接待量、解决问题的速度和质量等指标，企业可以了解每个客服人员的表现，并根据数据结果进行奖励或培训。此外，UDESK来自：专题![]()
大数据离线处理场景化解决方案 HCIP-Big Data Developer系列课程。本课主要给大家讲解了大数据离线批处理的概念，应用场景，常用组件的使用方法，以及简单介绍了离线批处理实战。基础的部分是大数据离线批处理概念和应用场景。难点是各个组件的具体使用，以及组件之间的组合使用。来自：专题![]()
云知识 典型的企业OLTP和OLAP数据库 典型的企业OLTP和OLAP数据库 时间：2021-06-16 16:31:01 数据库 联机事务处理(OLTP)：存储/查询业务应用中活动的数据以支撑日常的业务活动； 联机分析处理(OLAP)：存储历史数据以支撑复杂的分析操作，侧重决策支持。来自：百科![]()
分是大数据离线批处理概念和应用场景。难点是各个组件的具体使用，以及组件之间的组合使用。 目标学员 主要面向使用华为产品的用户、合作伙伴工程师、ISV工程师、内部工程师、高校学生以及ICT从业人员等。 课程目标 学完本课程后，学员可以掌握离线批处理应用场景、离线批处理采用的技术方案，学习离线批处理的实际案例。来自：百科![]()
主可控; 数据交换平台历史数据保留时间短，重算过程非常复杂; 数据集市中批量和联机业务分离，灵活性差. 解决方案： 用DWS替换Teradata，分布式架构实现线性扩展（已上线10000+作业）; 用DWS建立数据集市，企业级多租户和资源隔离能力支持批量处理和联机业务的混合负载，已上线2000集市作业;来自：百科![]()
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DC大数据计算资源和存储资源耦合，无法按计算和存储不同的增长规律分别动态扩缩容，整体资源利用率低，数据存在多份拷贝，存储资源冗余，另外在IDC大数据中心机房自建大数据集群，采用开源软件，需要投入大量人力维护开源软件的功能Bug、可靠性和稳定性等问题，大数据集群的资源扩缩容、网络带来自：百科![]()
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