观远商业智能数据分析解决方案

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面对复杂场景,快速搭建数据分析体系;让分析更高效,让决策更智能

面对复杂场景 快速搭建数据分析体系

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    商业智能大数据 更多内容
  • DRS五大功能

    DRS五功能 父主题: 图解数据复制服务

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  • 切换大屏和触屏

    切换屏和触屏 接口名称 WEB_ExchangeLayoutInExDualScreenAPI(后续废弃) 功能描述 双屏扩展模式,切换屏和触屏 应用场景 双屏扩展模式,切换屏和触屏 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_Exchan

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  • ClickHouse基本原理

    ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库,其独立于Hadoop大数据体系,最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时,ClickHouse支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于宽表的聚合分析查询性能非常优异,比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse核心的功能特性介绍如下:

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  • 大Bitmap初始化

    Bitmap初始化 Bitmap,即位图类型,开源Redis直接使⽤STRING类型表达,因此可能会产⽣超⼤的STRING数据,进⽽在某些场景下出现⼤KEY的性能问题。GeminiDB Redis的Bitmap类型采⽤的是特殊编码的格式,内部采⽤分片算法,可以规避产⽣⼀个超⼤的

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  • DevOps的3大核心基础架构

    DevOps的3核心基础架构 由于近年DevOps概念的火热,加之DevOps的涵盖面非常广,因此有很多文章和技术都在和DevOps强行关联,使很多想要了解学习DevOps的开发者迷惑不解。 其实,DevOps的知识体系如果从顶层上来分解,可大分为2部分:方法论和工具链。 方法

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  • 盘古NLP大模型能力与规格

    盘古NLP模型能力与规格 盘古NLP模型是业界首个超千亿参数的中文预训练模型,结合了大数据预训练和多源知识,借助持续学习不断吸收海量文本数据,持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古NLP模型还具备模型调用等高级特性,可在智能客服、创意

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  • Astro大屏应用计费概述

    Astro屏应用计费概述 通过阅读本文,您可以快速了解AstroCanvas的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 AstroCanvas提供了“Astro屏应用基础版”、“Astro屏应用专业版”和“Astro屏应用企业版”三种实例套餐,以满足不同场景

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  • 方案概述

    心环节;产销协同精细化,利用实时数据准确把握供产销节奏。 研发数字化:最新热卖商品分析,洞察消费趋势;市场竞争情况分析,定位产品竞争力;数据驱动产品研发决策,提高新品的上市成功率。 方案价值 思维渗透:屏、PC、移动应用等工具渗各个平台营造数据分析氛围; 生态搭建:完整产业链深

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  • 获取大屏组件列表

    参数 参数类型 描述 id String 屏ID。 最小长度:0 最大长度:128 name String 屏名称。 最小长度:0 最大长度:32 pages Array of ScreenPageOpenApiVO objects 屏Page列表。 数组长度:0 - 100

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  • 创建盘古NLP大模型SFT任务

    步骤4:评估文本类数据集 本样例场景帮助用户利用数据集评估标准评估和优化数据质量。 步骤5:发布文本类数据集 本样例场景实现将处理好的数据集发布为模型训练可用的数据集。 步骤6:训练NLP模型 本样例场景实现NLP模型的训练操作。 步骤7:压缩NLP模型 本样例场景实现NLP模型的压

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  • 使用Tableau访问MRS HetuEngine

    安全模式集群的HetuEngine。 方案架构 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、数据仓库等,此时会面临数据源种类繁多、数据集结构化混合、相关数据存放分散等困境,导致跨源查询开发成本高,跨源复杂查询耗时长。 HetuEngine提供了统一

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  • 创建科学计算大模型部署任务

    创建科学计算模型部署任务 模型训练完成后,可以启动模型的部署操作。 登录ModelArts Studio模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面,模型类型选择“科学计算模型”,参考表1完成部署参数设置,启动模型部署。

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  • 创建NLP大模型训练任务

    创建NLP模型训练任务 创建NLP模型微调任务 登录ModelArts Studio模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,模型类型选择“NLP模型”,训

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  • 大模型微调训练类问题

    模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 如何调整训练参数,使盘古模型效果最优 如何判断盘古模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古模型效果最优 为什么微调后的盘古模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码

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  • DLI预置的SQL模板中TPC-H样例数据说明

    测试比对SUT 系统的压力有非常的增加,有多个查询语句组,同时有一对RF1 和RF2 更新流。 测试中测量的基础数据都与执行时间有关,这些时间又可分为:装载数据的每一步操作时间、每个查询执行时间和每个更新操作执行时间,由这些时间可计算出:数据装载时间、Power@Size、T

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  • 管理NLP大模型训练任务

    管理NLP模型训练任务 在训练任务列表中,任务创建者可以对创建好的任务进行编辑、启动、克隆(复制训练任务)、重试(重新训练任务)和删除操作。 登录ModelArts Studio模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,进入模型训练页面,可进行如下操作:

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  • delete大表数据后,再次查询同一张表时出现慢SQL

    delete数据后,再次查询同一张表时出现慢SQL 场景描述 一次性删除多条宽列数据(每条记录数据长度在1GB左右),再次对同一张表进行增删改查时均执行缓慢,20分钟左右后恢复正常。 场景案例 假定max_allowed_packet参数大小为1073741824。 创建表。

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  • delete大表数据后,再查询同一张表时出现慢SQL

    delete数据后,再查询同一张表时出现慢SQL 场景描述 一次性删除多条宽列数据(每条记录数据长度在1GB左右),再次对同一张表进行增删改查时均执行缓慢,20分钟左右后恢复正常。 场景案例 假定max_allowed_packet参数大小为1073741824。 创建表。 CREATE

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  • delete大表数据后,再查询同一张表时出现慢SQL

    delete数据后,再查询同一张表时出现慢SQL 场景描述 一次性删除多条宽列数据(每条记录数据长度在1GB左右),再次对同一张表进行增删改查时均执行缓慢,20分钟左右后恢复正常。 场景案例 假定max_allowed_packet参数大小为1073741824。 创建表。 CREATE

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  • 存在大Key/热Key,有什么影响?

    情况。 客户端执行命令的时延变大。 对Key进行的慢操作会导致后续的命令被阻塞,从而导致一系列慢查询。 导致实例流控。 对Key高频率的读会使得实例出方向带宽被打满,导致流控,产生大量命令超时或者慢查询,业务受损。 导致主备倒换。 对Key执行危险的DEL操作可能会导致主节点长时间阻塞,从而导致主备倒换。

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  • 盘古科学计算大模型能力与规格

    盘古科学计算模型能力与规格 盘古科学计算模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域,融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律,利用神经网络编码微分方程,通过 AI 模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio模型开发平

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