中软国际数据治理专业服务解决方案实践

知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图3所示的两条数据，这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人，因此需要对这两条数据进行融合。 图3 知识融合示例 图谱质检 图谱质检对流水线构建中的数据源、信息抽取、

查看更多 →

基础知识 边缘算法 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 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。 边缘算法与云上算法的区别 表1 边缘算法与云上算法的差异点 算法分类 算法功能

查看更多 →

基础知识 边缘算法 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 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。 边缘算法与云上算法的区别 表1 边缘算法与云上算法的差异点 算法分类 算法功能

查看更多 →

基础知识 大模型开发基本流程介绍 大模型开发基本概念

查看更多 →

Web应用防火墙 可以拦截Web页面调用其他接口的请求数据吗？ 当Web页面调用其他接口的请求数据在WAF防护 域名 内时，该请求数据将经过WAF，WAF会检测并阻断该请求数据。 如果Web页面调用其他接口的请求数据不在WAF防护域名内，则该请求数据不经过WAF，WAF不会拦截该请求数据。 Web应用防火墙可以设置域名限制访问吗？

查看更多 →

存储基础知识 Volume（卷） 容器中的文件在磁盘上是临时存放的，这给容器中运行的较重要的应用程序带来如下两个问题： 当容器重建时，容器中的文件将会丢失。 当在一个Pod中同时运行多个容器时，容器间需要共享文件。 Kubernetes抽象出了Volume（卷）来解决以上两个问题

查看更多 →

AI开发基础知识 AI开发基本流程介绍 AI开发基本概念 ModelArts中常用概念

查看更多 →

容器引擎基础知识 容器引擎（Docker）是一个开源的引擎，可以轻松地为任何应用创建一个轻量级的、可移植的、自给自足的容器。 安装前的准备工作 在安装容器引擎前，请了解容器引擎的基础知识，具体请参见Docker Documentation。 选择容器引擎的版本 容器引擎几乎支持在

查看更多 →

大容量数据库 大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

查看更多 →

大容量数据库 大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

查看更多 →

大容量数据库 大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

查看更多 →

大容量数据库 大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

查看更多 →

示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

查看更多 →

CloudTable产品架构如下图所示： 图1 产品架构 Doris：MySQL生态，易上手，多表复杂分析性能优于传统MPP。 ClickHouse：万列大宽表多维聚合分析，亚秒级响应，全自助分析。 HBase：高并发，毫秒级查询响应。 产品优势 丰富场景：兼容HBase、Doris、ClickHouse等多种引擎。

查看更多 →

Scrum的22个基础知识点 以下的22个基础知识点基本上涵盖了Scrum所涉及的内容，如果您能够正确理解所有知识点，那么您已经具备了作为一名Scrum Master的基本素质；当然，作为一名合格的Scrum Master，更重要的是经验，因为Scrum Master更多的需要和

查看更多 →

获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 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。

查看更多 →

子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

查看更多 →

子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

查看更多 →

使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

查看更多 →

子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

查看更多 →

子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

查看更多 →