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    大数据的应用案例 更多内容
  • 应用管理数据规划

    应用管理数据规划 自定义应用数据规划 应用数据规划 父主题: 数据规划

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  • 应用组数据规划

    Web_Browsing 自定义应用 - 表2 保卫监控预定义应用组 参数 数据 名称 test_app_IPCamera SA功能库 SA_H30071000 (6000+) 预定义应用 FPI - SA Video_Surveillance 自定义应用 - 表3 本地上网预定义应用组 参数 数据

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  • 成长地图

    如何判断盘古模型训练状态是否正常? 为什么微调后盘古模型总是重复相同回答? 盘古模型是否可以自定义人设? 更多 模型概念类 如何对盘古模型安全性展开评估和防护? 训练智能客服系统模型需考虑哪些方面? 更多 模型使用类 盘古模型是否可以自定义人设? 更多 模型微调训练类

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  • 成长地图

    04 使用 AstroCanvas改变了可视化制作模式,提供了丰富可视化卡片、灵活数据接入、页面所见即所得,帮助开发者快速构建和发布专业水准可视化应用。 工作空间 新建工作空间 为工作空间添加成员 设置空间页面配额 项目 创建屏&PC端项目 创建移动端项目 设置项目锁 通用设置

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据管理、查找和维护。

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  • 预测的应用

    确认预算的设置数据,单击“保存”。 预测分析范围 支持成本类型:原始成本、原始成本净值、摊销成本、摊销成本净值 支持使用量:按需用量、套餐内用量 周期类型:每日、每月 预测预算范围 支持预算类型:成本预算、使用量预算 支持重置周期:每月、每季度、每年 支持成本类型:原始成本、原始成本净值、摊销成本、摊销成本净值

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  • 应用数据集

    应用数据集 对新建数据集进行数据解析、数据处理、数据探索、时序数据标注、安全管理等相关操作。 前提条件 本租户下用户可对数据集进行应用数据集操作。 数据解析 数据处理 数据探索 时序数据标注 安全管理 父主题: 快速入门

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  • 应用管理数据规划

    应用管理数据规划 自定义应用数据规划 应用数据规划 父主题: 数据规划

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  • 获取大屏指定组件数据

    获取屏指定组件数据 功能介绍 获取屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题分成更小子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。

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  • 应用组数据规划

    Web_Browsing 自定义应用 - 表2 保卫监控预定义应用组 参数 数据 名称 test_app_IPCamera SA功能库 SA_H30071000 (6000+) 预定义应用 FPI - SA Video_Surveillance 自定义应用 - 表3 本地上网预定义应用组 参数 数据

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  • 数据开发应用示例

    name:脚本名称,由您自行定义,例如取名为dlisql1。 type:脚本类型。 content:脚本内容。 connectionName:脚本关联连接名称。 database:脚本执行时候,关联数据库名称。 queueName:sql执行时候,运行在dli队列名称。

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  • SQL调优案例

    SQL调优案例 案例:选择合适分布列 案例:建立合适索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:使排序下推 案例:设置cost_param对查询性能优化 案例:调整局部聚簇键 案例:调整中间表存储方式 案例:改建分区表 案例:调整GUC参数best_agg_plan 案例:改写SQL排除剪枝干扰

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  • 案例:使排序下推

    案例:使排序下推 在做场景性能测试时,发现某场景大部分时间是CN端在做window agg,占到总执行时间95%以上,系统资源不能充分利用。研究发现该场景特点是:将两列分别求sum作为一个子查询,外层对两列和再求和后做trunc,然后排序。可以尝试将语句改写为子查询,使排序下推。

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  • 历史待下线案例

    历史待下线案例 使用AI Gallery订阅算法实现花卉识别 示例:从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署

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  • 实际调优案例

    实际调优案例 案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例:调整基于代价查询重写GUC参数costbased_rewrite_rule 案例:建立合适索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:改写SQL消除子查询 案例:改写SQL消除in-clause 父主题:

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  • 案例:调整分布键

    出HashJoin在不同DN上存在严重计算偏斜。 同时在Memory Information(如下图)中可以看出各个节点内存资源消耗也存在极为严重偏斜。 优化分析 上述两个特征表明了此SQL语句存在极为严重计算倾斜。进一步向HashJoin算子下层分析发现Seq Scan

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  • 案例:使排序下推

    案例:使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时,发现某场景大部分时间是CN端在做window agg,占到总执行时间95%以上,系统资源不能充分利用。研究发现该场景特点是:将两列分别求sum作为一个子查询,外层对两列和再求和后做trunc,然后排序。 表结构如下所示: 1 2

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据管理、查找和维护。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题分成更小子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。

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  • 大屏

    屏 背景信息 ISDP+开发中心资产货架包含两种屏资产,数据资产和模板资产。数据资产(应用资产下数据处理应用模板”)通过订购部署方式,部署到开发环境;模板资产(组件资产下屏模板(Demo)”)订购后下载到本地,通过导入方式上传到“业务屏”下使用,具体请参见订购资产。

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