金融行业解决方案

在科技融入金融业务的数字化转型中,应用云计算、大数据、人工智能、区块链、5G等最新科技到银行、保险、证券等金融业务发展中,金融业务流程正在被重塑,从而实现产业升级。通过金融专区、全栈专属云安全合规部署和全栈的创新技术能力,助力金融客户实现业务的敏捷创新、智能化升级等数字化转型目标

 
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  • 产品定位

    Oracle数据库生态,为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 DWS提供标准数仓、IoT数仓和实时数仓三种产品形态,围绕企业级内核、实时分析、协同计算、融合分析、云原生五大方向构筑业界第一 数据仓库 。 标准数仓面向数据分析场景,为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安

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  • 使用JDBC接口提交数据分析任务

    使用JDBC接口提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中,实现该功能的模块如下:

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  • IoT数据分析服务系统权限

    IoT数据分析服务系统权限 下表 为IoT数据分析服务的所有系统权限 表1 IoT数据分析服务系统权限 系统角色/策略名称 描述 类别 Tenant Administrator 拥有该权限的用户拥有除IAM外,其他所有服务的所有执行权限。 系统角色 Tenant Guest 拥有

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  • IoT数据分析服务权限配置示例

    IoT数据分析服务权限配置示例 iam授权的过程 默认情况下,管理员创建的IAM子用户没有任何权限,需要将其加入用户组,并给用户组授予策略和角色,才能使得用户组中的用户获得策略定义的权限。 前提条件: 需要管理员账号已开通IoTA数据分析服务,未开通则访问开通服务。 创建好子用户

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  • 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

    。 对于数据分析来说Python是很自然的选择,而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序,通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar,同样的Python程序也有依赖一些第三方库,尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统

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  • 保存横向联邦学习作业

    ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 机器学习端到端场景

    default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API

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  • AI原生应用引擎应用场景

    内容策划、以及利用各种数字媒体平台发布和推广内容。帮助企业增强品牌影响力,提高用户参与度和品牌忠诚度。 分析控制 针对数据分析和业务智能部门,利用先进的数据分析工具和算法,从海量数据中提取有价值的信息,帮助企业做出基于数据的决策。包括客户行为分析、市场趋势预测、以及优化业务流程等

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  • 使用JDBC接口提交数据分析任务

    使用JDBC接口提交数据分析任务 功能介绍 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中,实现该功能的模块如下:

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  • 使用JDBC接口提交数据分析任务

    使用JDBC接口提交数据分析任务 功能介绍 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务,该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中,实现该功能的模块如下:

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  • 什么是医疗智能体

    样性算力,大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。

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  • 应用场景

    FS中进行批量分析,在1小时内 MRS 可以完成10TB的天气数据分析。 图1 环保行业海量数据分析场景 该场景下MRS的优势如下所示。 低成本:利用OBS实现低成本存储。 海量数据分析:利用Hive实现TB/PB级的数据分析。 可视化的导入导出工具:通过可视化导入导出工具Loader,将数据导出到DWS,完成BI分析。

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  • 微认证课程学习常见问题

    微认证课程学习常见问题 如何获得微认证的学习材料? 微认证课程学习的形式是什么样的? 在哪里可以进行课程学习? 课程里有测试题,是否通过就能拿到证书? 父主题: 华为云微认证

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  • 新建数据集和导入数据

    TPC-iSPS11_60:KPI异常检测数据集 amazon:迁移学习Office-31 A(Amazon)数据集 dslr:迁移学习Office-31 D(DSLR)数据集 webcam:迁移学习Office-31 W(Webcam)数据集 caltech:迁移学习Caltech-256数据集 其中,ir

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  • 应用场景

    实时收集城市各交通枢纽的车辆通行数据,缓存在通道中,分析平台周期读取通道中的数据分析后将结果应用到调度系统,实现对停车场开放时长和交通资源的调配。 图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件,并采集上传到云上,进行离线分析、存储查询及机器学习,对客户进行分类和信息查询,识别出大型客户,加强服务,进一步提升客户满意度。

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  • 方案概述

    智慧物联管控系统:集中控制教室内空调、灯光、窗帘等,实现预订、远程运维、巡检; 智慧教学数据分析系统:通过全量教学数据采集,按学校、院系、课程、课堂等进行教学数据分析,并通过多维度的数据分析提供教师画像及学生画像,进行准确教学管理及评价; 融合式教学支持平台系统:支持与三方资源及

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  • 数据资产入表三步走

    数据一旦成为数据商品并达到一定交易量,就会形成数据相关的应收账款,还有存货相关的抵押账款等,这些款项都能形成业内所说的金融资产。只有形成了众多金融资产,才能构建金融资产池,步入金融化。金融化的实现模式往往是证券化,形成存量资产的后续影响是数据的货币化。一旦数据资产能实现证券化,从某种意义上数据本身就变成了货币。

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  • 快速使用Hive进行数据分析

    快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可将结构化的数据文件映射成一张数据库表,并提供类SQL的功能对数据进行分析处理,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息

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  • 快速使用HBase进行离线数据分析

    快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导,通过客户端实现创建表,往表中插入数据,修改表,读取表数据,删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序,用于管理

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  • 快速使用Hive进行数据分析

    快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可将结构化的数据文件映射成一张数据库表,并提供类SQL的功能对数据进行分析处理,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息

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