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数据仓库服务 GaussDB(DWS)数据导入导出 GaussDB(DWS)支持多种类型数据源,面向不同场景,提供全系列数据导入导出方案,搭建高效数据通道。 导入导出工具系列 如表3-1所示,GaussDB(DWS)提供了一系列数据导入导出工具,可根据场景不同选择合适的工具。 表3-1
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a消费数据,单SPU每秒吞吐1千~2万条消息,不同场景的吞吐量有差异 主要功能 StreamingML 提供多种流式机器学习方法对数据进行实时分析与预测,用户仅需编写SQL调用相关函数便可实现数据统计,异常检测,实时聚类,时间序列分析等场景 提供多种流式机器学习方法对数据进行实时
Cassandra 接口 时间序列数据场景 数据特征 时序数据,所有数据都带有时间戳信息 极简的数据类型:布尔、int、string、 float 海量数据写入和查询为主,很少有更新 数据流量平稳,没有明显的峰谷波动 数据都是结构化的,数据由单一的数据源生成 数据按时间保留,到期后删除 业务场景示例
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了解详情 数据要素流通 全链路安全防护,使能数据“供得出” 围绕数据流通全程,构筑全生命周期安全防护能力 基于BCS区块链实现高效、安全、开放的数据合规 自研鲲鹏TEE等可信根技术,软硬件全栈自主创新 全场景可控可证,使能数据“流得动” 基于TICS隐私计算,实现原始数据不出域、数据“可用不可见”
3 步完成配置数据库实例 购买数据库实例 您可购买 “包年/包月” 或 “按需” 实例,自动创建无需部署 创建数据库和账号 您可在控制台创建数据库和用户账号,并配置数据库操作权限 连接数据库 创建实例后,您可以通过内网或公网连接数据库 了解更多 文档与学习成长 产品咨询 产品咨询 TaurusDB产品架构
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2022-07-27 高毅勤:分子模拟结合深度学习在分子体系中的方法和应用 高毅勤教授在2022《理解未来》科学讲座中分享了《分子模拟结合深度学习在分子体系中的方法和应用》报告。介绍了如何利用深度学习技术克服传统分子模拟的瓶颈、分子模拟结合深度学习方法在蛋白质结构预测、分子对接和化学反应机理研究中的应用等内容。
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基于制造过程、环境、售后数据,分析问题发生的环节和工艺参数优化点 预测性维护 根据设备过去和现在的状态,预测系统将来是否会发生故障,何时发生故障 销售预测 基于销售、节假日、天气数据,预测产品销量,降低备货和库存成本 三大转变 三大转变 从人工经验到数据智能 基于数据挖掘分析,从数据中获取提升效率和产品质量的新经验
异,请按提示进行操作。 应用场景 大数据原始数据迁移 接收互换数据 网站迁移 离线备份数据 灾难恢复 大数据原始数据迁移 提供一种海量数据传输解决方案,方便快捷、高效经济、安全可靠的把基因、石油、气象、IOT等原始数据迁移到对象存储服务 优势 方便快捷 用户仅需邮寄硬盘,便可实现