大数据时代的故事 更多内容
  • 积极拥抱数据资产入表新时代

    积极拥抱数据资产入表新时代 在当前数字化浪潮下,数据已经成为劳动力、土地、知识、技术以后第五生产要素,“数据即资产”已成为共识。 2024年1月1日起,财政部于2023年8月印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将正式实施。数据资产入表已进入倒计时,备受关注数据要素市场有望被真正激活。

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  • 大模型微调需要的数据有要求吗?

    模型微调需要数据有要求吗? AI原生应用引擎用于模型微调数据集任务领域为“自然语言处理”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组,例如: [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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  • 数据大屏-启动大屏配置

    通过首页左上角九宫格菜单中数据大屏,进入数据屏列表页,选择对应空间和目录 图1 新增大屏 填写屏相关信息: 屏名称:根据业务场景,配置屏名称 屏描述:根据业务场景,填写屏相关描述,更清晰描述屏业务场景 屏尺寸:支持预置尺寸和自定义尺寸,适配不同终端展示 图2 填写屏相关信息 OneSketch

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大屏概述

    屏概述 数据屏是数据可视化重要展示形式和载体,能够展示企业关键业务指标,如销售额、库存情况等。数据屏通过动态图表、实时数字和交互式界面,使得复杂数据信息变得易于理解和分析,广泛应用于展览中心、控制中心等重要场所,有效满足企业对于高可视化数据展示场景需求。 界面功能 DataArts

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  • 大屏所展现的数据如何获取到本地?

    屏所展现数据如何获取到本地? 可通过对接开放API或屏所提供报告导出功能获取相关数据。对接API具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题: 其他使用相关

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  • 快速搭建数据大屏

    。 图11 屏效果 单击右上角右“保存”,输入名称,单击“确定”,屏保存成功。 步骤5:管理屏 切换屏发布状态 单击“数据分析 > 屏”,进入屏页面。 单击屏名称,进入屏编辑页面。 发布屏:单击页面右上角“保存并发布”,屏发布成功。 下线屏:单击页面右上角后,单击“下线”,大屏下线成功。

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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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  • 返回结果

    深感敬佩。在宋朝生活中,李晓也遇到了许多困难。他必须适应新食物,新气候,甚至新疾病。但是,他从未放弃,他始终坚信,只要他坚持下去,他就能适应这个新世界。在宋朝生活中,李晓也找到了新目标。他开始学习宋朝书法,尝试理解这个时代艺术。他还开始学习宋朝医学,尝试理解这

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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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  • 使用数据工程构建NLP大模型数据集

    标准和业务需求。不同类型数据集使用专门设计算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。 加工文本类数据集 合成文本类数据集 利用预置或自定义数据指令对原始数据进行处理,并根据设定轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集,增强训练模型多样性和泛化能力。 合成文本类数据集

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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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  • 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。获取方法请参见获取项目ID。

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  • 使用数据工程构建CV大模型数据集

    加工图片、视频类数据集 通过专用加工算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练标准和业务需求。不同类型数据集使用专门设计算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。 加工图片类数据集、加工视频类数据集 标注图片、视频类数据集 为无标签数据集添加准确标签,确保模型训练所需高质量

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  • 使用数据工程构建预测大模型数据集

    时序预测回归模型 时序回归 csv 融合推荐分类模型 结构化分类 csv 融合推荐回归模型 结构化回归 csv 融合推荐异常检测模型 结构化分类 csv 图1 创建数据集 训练预测模型所需数据量 训练预测模型时,所需数据通常为表格格式,即由行和列组成扁平化数据。具体要求如下:

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  • 产品规格

    规格分类 规格描述 限制值 仪表板 仪表板图表总数 200 仪表板故事板(story)总数 100 仪表板(单个工作空间) 1000 屏规格限制 表5 屏规格 规格分类 规格描述 限制值 屏组件数 300 屏数(单个工作空间) 1000 智能分析助手规格限制 表6 智能分析助手规格

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  • 如何合理规划Sprint时间盒

    速地发现和利用稍纵即逝商机。 持续期短冲刺所犯错误也是有限。在短短一周或两周时间内,就算出现失误,也只是失去了短短一周或两周时间,不会带来巨大损失。坚持持续期短冲刺能够进行频繁地试错,协调和反馈。 持续期短冲刺投入产出比(ROI)更高。持续期短可以更早、更频繁

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