数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    数据仓库k均值算法例题 更多内容
  • 数据仓库自定义属性

    数据仓库 自定义属性 表1 数据仓库自定义属性权限 权限 对应API接口 授权项(Action) IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库自定义属性列表 GET /v1.0/{project_id}/common/wareho

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  • 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

    数据仓库服务 GaussDB (DWS) Organizations服务中的服务控制策略(Service Control Policy,以下简称SCP)可以使用以下授权项元素设置访问控制策略。 SCP不直接进行授权,只划定权限边界。将SCP绑定到组织单元或者成员账号时,并没有直接对

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  • 数据仓库优化与支持服务

    数据仓库优化与支持服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题: 优化与提升

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  • 排序策略

    grad:梯度下降算法 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam:自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点,对梯度的一阶矩估计(First Moment Estimation,即梯度的均值)和二阶矩估计(Second

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  • 数据仓库自定义属性

    数据仓库自定义属性 获取数据仓库自定义属性列表 父主题: API

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  • 数据仓库咨询与规划服务

    数据仓库咨询与规划服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题: 咨询与规划

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  • 排序策略-离线排序模型

    grad:梯度下降算法 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam:自适应矩估计算法 结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点,对梯度的一阶矩估计(First Moment Estimation,即梯度的均值)和二阶矩估计(Second

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  • 如何查看算法日志

    如何查看算法日志 登录IEF管理控制台。 选择左侧导航栏的“边缘资源 > 边缘节点”,进入边缘节点列表页面。 单击某个边缘节点的名称,进入边缘节点详情页面。 在“配置”页签下找到“日志配置”,单击“编辑”,在“系统日志”和“应用日志”下开启云端日志开关,并单击“保存”。 输出的日

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  • 停止算法部署

    停止算法部署 功能介绍 停止算法部署 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/algorithm/{alg_id}/deploy/stop 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID,获取方法参见获取项目ID和名称

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  • 部署算法服务

    部署算法服务 查看算法服务清单 购买算法服务包后,可在“算法中心 > 算法服务”中查看当前可以使用的算法服务清单。 算法服务按场景和来源可分为华为自研云上算法、华为自研边缘算法、非华为自研云上算法和非华为自研边缘算法。其中华为自研云上算法购买后可直接用于视频分析作业,无需手动部署。

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  • 算法文件说明

    算法文件说明 用户可将本地算法文件包上传到Octopus平台,算法文件包需要满足一定要求,请详细阅读本节,有助于用户快速完成算法开发。 算法文件基本要求 算法文件目录结构可参考如下,需要包括启动文件“xxx.py”(启动文件名可自定义),以及一些必要的训练文件。 启动文件(必选)

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  • 聚合算法优化

    聚合算法优化 操作场景 在Spark SQL中支持基于行的哈希聚合算法,即使用快速聚合hashmap作为缓存,以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持,从而避免拥有聚合表的宽模式(大量key字段或value字段)时产生的性能问题。 操作步骤 要启动

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  • 开发算法模型

    ModelArts自动学习功能训练生成的模型,暂时不支持用于HiLens平台。 线下开发 线下开发指您在本地使用自己熟悉的算法模型开发工具,开发算法模型。 当前仅支持TensorFlow和Caffe引擎开发的算法模型,且您开发的模型需保存为“.pb”或“.caffemodel”格式。然后再使用导入(转换)模

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  • personalrank算法(1.0.0)

    personalrank算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 节点的ID。 alpha 否 Double 权重系数(又称阻尼系数),取值范围为(0,1),默认值为0.85。 convergence 否 Double

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  • 执行算法(1.0.0)

    String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求示例 执行指定算法算法名字为pagerank,算法的权重系数为0.85,收敛精度为0.00001,最大迭代次数为1000,考虑边的方向。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1

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  • 执行DSL算法

    执行DSL算法 功能介绍 提供灵活,可控的DSL帮助用户低成本设计并运行算法。DSL算法详细介绍请参考DSL语法介绍。 URI URI 格式 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=algorithm-query

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  • 算法API参数参考

    算法API参数参考 算法公共参数 pagerank算法 personalrank算法(personalrank) k算法(kcore) k算法k_hop) 点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets) 最短路径(shortest_path)

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  • 上传算法至SFS

    注释掉。 修改data文件夹下imagenet22k_dataset.py,把第28行:print("ERROR IMG LOADED: ", path) 注释掉。 修改data文件夹下的build.py文件,把第112行:prefix = 'ILSVRC2011fall_whole',改为prefix

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  • 云监控服务支持的聚合方法有哪些?

    云监控服务 支持的聚合方法有以下五种: 平均值 聚合周期内指标数据的平均值。 最大值 聚合周期内指标数据的最大值。 最小值 聚合周期内指标数据的最小值。 求和值 聚合周期内指标数据的求和值。 方差 聚合周期内指标数据的方差。 聚合运算的过程是将一个聚合周期范围内的数据点根据相应的聚合算法聚合到周期起始边界

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  • 训练模型

    0:标注为0的所有样本。可以理解为标签。 1:标注为1的所有样本。可以理解为标签。 macro average:所有标签结果的平均值。 weighted average:所有标签结果的加权平均值。 第一行内容的含义如下所示,即模型优劣的评价指标: f1-score:F1分数同时考虑精确率和召回率,让两者同时达到最高,取得平衡。

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  • 边缘算法和云上算法的区别

    边缘算法和云上算法的区别 边缘算法表示算法模型下发到边缘节点的客户设备中,在客户设备中执行算法分析任务,视频流数据不需要提供到华为云上。 云上算法表示视频流数据需要上传到华为云,在华为云上进行算法分析。 表1 边缘算法与云上算法的差异点 算法分类 算法功能 算法在哪里运行 视频数据传到哪里

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