智能边缘平台 IEF

智能边缘平台(Intelligent EdgeFabric)是基于云原生技术构建的边云协同操作系统,可运行在多种边缘设备上,将丰富的AI、IoT及数据分析等智能应用以轻量化的方式从云端部署到边缘,满足用户对智能应用边云协同的业务诉求

 
 

    物联网的数据处理分析原理 更多内容
  • 备份原理及方案

    份后更新数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流主备实例相比,它只包含一个节点,但具有高性价比。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包形式存储在 对象存储服务 上,不会占用实例磁盘空间。 主备实例 采用一主一备经典高可用架构,主备实例每个节点的

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  • 备份原理及方案

    更新数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流主备实例相比,它只包含一个节点,但具有高性价比。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包形式存储在对象存储服务上,不会占用实例磁盘空间。 主备实例 采用一主一备经典高可用架构,主备实例每个节点规格

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  • 成分分析的信息泄露问题如何分析?

    成分分析信息泄露问题如何分析? 成分分析基于静态风险检测,会对用户上传软件包/固件进行解压并分析其中文件,识别包中是否存在信息泄露类风险,如敏感IP、GIT/SVN仓、弱口令、硬编码密钥等风险。 针对已识别的信息泄露类风险,可以通过查看导出报告中告警详情,如PDF报告,可

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  • 成分分析的开源软件风险如何分析?

    成分分析开源软件风险如何分析? 成分分析基于静态风险检测,会对用户上传软件包/固件进行解压并分析其中文件,识别包中文件包含开源软件清单,并分析是否存在已知漏洞、License合规等风险。用户扫描完成后,建议按照以下步骤进行分析排查: 开源软件分析分析开源软件是否存在以及软件版本是否准确。

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  • 成分分析的信息泄露问题如何分析?

    成分分析信息泄露问题如何分析? 成分分析基于静态风险检测,会对用户上传软件包/固件进行解压并分析其中文件,识别包中是否存在信息泄露类风险,如敏感IP、GIT/SVN仓、弱口令、硬编码密钥等风险。 针对已识别的信息泄露类风险,可以通过查看导出报告中告警详情,如PDF报告,可

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  • 成分分析的开源软件风险如何分析?

    成分分析开源软件风险如何分析? 成分分析基于静态风险检测,会对用户上传软件包/固件进行解压并分析其中文件,识别包中文件包含开源软件清单,并分析是否存在已知漏洞、License合规等风险。用户扫描完成后,建议按照以下步骤进行分析排查: 开源软件分析分析开源软件是否存在以及软件版本是否准确。

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  • DDoS调度中心的工作原理是什么?

    DDoS调度中心工作原理是什么? 购买DDoS原生防护-全力防基础版时选择开启联动防护后,通过配置DDoS阶梯调度策略,可以自动联动调度DDoS高防对DDoS原生防护-全力防基础版防护云资源进行防护,防御海量攻击。 配置DDoS阶梯调度后,当发生海量攻击时,系统联动调度DDo

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  • 背景和原理(对象)

    存在数据库大宽表中)。 您可以围绕对象这一核心,定义相关字段、字段校验规则、界面样式、字段变更时触发事件等。如果把待开发业务系统比作一部电影,对象就是电影中一个个角色,需要勾勒角色外貌、性格特点、人物关系和所经历剧情。 租户开发者可以自定义对象(Custom Obje

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  • 背景与原理(BPM)

    器以及切换版本操作。支持快捷键操作,即可脱离鼠标直接用键盘操作。 2 BPM组成图元,一个BPM业务流程由以下几个部分组成: 事件图元(Events):用来表明BPM生命周期中发生事件,例如开始、捕获信号等。 网关图元(Gateways):网关用来控制流程执行流向,可理解为决策、判断。

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 进阶实践

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  • 备份原理及方案

    磁盘空间。 图2 副本集备份原理图 单节点实例 单节点备份是在仅有的一个节点上进行,最终备份文件将以压缩包形式存储在对象存储服务(OBS)中,不会占用实例磁盘空间。 单节点备份基于mongodump实现,备份过程中会额外占用节点CPU、内存等资源,资源不足时会出

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  • 迁移作业原理

    取决于源端数据源性能。 如需优化,请参见源端数据源相关说明文档。 网络带宽 CDM 集群与数据源之间可以通过内网、公网VPN、NAT或专线等方式互通。 通过内网互通时,网络带宽是根据不同CDM实例规格带宽限制。 cdm.large实例规格CDM集群网卡基准/最大带宽为0

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  • 节点伸缩原理

    池需要扩容节点数量。 Simulator: 负责缩容场景下,找到满足缩容条件节点。 Expander: 负责在扩容场景下,根据用户设置不同策略来,从Estimator选出节点池中,选出一个最佳选择。当前Expander有多种策略,如表1。 表1 CCE支持Expander策略

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  • Hive CBO原理介绍

    计算出代价最小的一个计划,作为最终顺序优化结果。 代价具体计算方法: 当前版本,代价衡量基于Join出来数据条数:Join出来条数越少,代价越小。Join条数多少,取决于参与Join选择率。表数据条数,取自表级别的统计信息。 过滤条件过滤后条数,由列级别的统计信息,max,min,以及NDV(Number

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  • 备份原理及方案

    采用单个数据库节点部署架构。与主流主备实例相比,它只包含一个节点,但具有高性价比。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包形式存储在对象存储服务上,不会占用实例磁盘空间。 主备实例 采用一主一备经典高可用架构,主备实例每个节点规格保持一致。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包形式存储在对象存储服务上,不会占用实例的磁盘空间。

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  • 时序数据处理

    待进行时间特征提取时间列。 预提取时间特征 要提取时间特征。默认为“全量提取”,指提取全部时间特征。此外还支持提取“年”、“月”、“日”、“时”、“分”、“秒”、“星期几”、“一年中第几天”、“一年中第几周”、“季”这些时间特征。 新列名 提取出时间特征后产生新特征列列名。如

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  • 栅格数据处理

    栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据数据处理选项卡下面选择重分级,选择源数据,设置参数 图2 设置参数 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据数据处理选项卡下面选择重采样,选择源数据,设置参数采样模式

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  • SFT微调数据处理

    kenizer存放路径。 - handler-name:生成数据集用途,这里是生成指令数据集,用于微调。 - seq-length:是一个用于计算序列长度函数。它接收一个序列作为输入,并返回序列长度,需和训练时参数保持一致。 - workers:数据处理线程数。 --m

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  • 预训练数据处理

    kenizer存放路径 -workers:设置数据处理使用执行卡数量 -append-eod:参数用于控制是否在每个输入序列末尾添加一个特殊标记。这个标记表示输入序列结束,可以帮助模型更好地理解和处理长序列。 seq-length:是一个用于计算序列长度函数。它接收一个

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  • 获取文件的分析结果

    获取文件分析结果 功能介绍 获取文件分析结果。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/debug/file/rows 参数说明 无。 请求 请求样例 POST https://ipaddr:port/softcomai

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  • 设备孪生工作原理

    据,例如灯开、关状态。 设备孪生具有与物理设备相同特性,便于终端设备与应用之间进行更好地通信。应用发送命令首先到达设备孪生,设备孪生根据应用设置Expected State(期望状态)进行状态更新,此外终端设备实时反馈自身Actual State(真实状态),设备孪生同时记录设备的Actual

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