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业务逻辑：用户可以通过浏览器访问此服务的WebUI，会动态显示用户端UI上用户单击“Like”的统计数据，此数据来自PostgreSQL数据库。 技术栈：Node.js、express框架。 应用服务器：server
方案概述 应用场景 在当今数字化业务高度依赖数据存储和快速数据访问的时代，Redis 作为一款高性能的键 - 值存储数据库，被广泛应用于缓存、消息队列、实时分析等众多场景。然而，面对日益复杂的云计算环境和潜在的各类风险，实施 Redis 跨云容灾变得至关重要。
方案概述 应用场景 SQL Server 性能优化至关重要，它对业务有着多方面的积极影响。首先，性能优化能显著提高数据库吞吐量。以一个电商平台为例，在促销活动期间，大量用户同时访问数据库进行商品查询、下单等操作。如果数据库性能不佳，可能会导致响应缓慢
方案架构 图1 方案架构 通用商品图像搜索针对入库的图像数据提供商品类目的目标搜索能力，目前支持12类的全品类商品搜索。 服装商品图像搜索针对入库的图像数据提供服装垂域的目标搜索能力，目前
Connect的服务集成直接读取数据库中的数据，把读取到的数据封装为一个RESTful API，并开放给企业内或企业外的其他业务系统。其他业务系统通过调用该API，即可获取该业务系统数据库中的数据。 ROMA Connect的服务集成把数据库数据封装为RESTful API有两种实现方式：
开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 方案架构 图1 方案架构 方案优势 可根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型 支持图像分类、
方案概述 应用场景 某商城作为中国一家自营式电商，在保持高速发展的同时，沉淀了数亿的忠实用户，积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机，是大数据应用在精准营销中的关键问题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。
方案概述 背景信息 本案例以“预测乳腺癌是良性/恶性”的场景为例。假设一部分的乳腺癌患者数据存储在xx医院，另一部分数据存储在某个其他机构，不同机构数据所包含的特征相同。 这种情况下，xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模
非结构化数据创建图谱 创建图谱简介 创建信息抽取模型 使用自定义抽取模型创建图谱 父主题： 使用场景
方案概述 应用场景 在AI模型开发过程中，数据科学家需要花费较多时间在数据准备环境。包括数据预处理、数据标注等工作，当数据量庞大、种类较多时，数据准备工作繁琐，且耗时长。 ModelArts提供的数据管理功能，不仅提供了基础的数据标注、版本管
方案概述 本案例以“小微企业信用评分”的场景为例。 社保、水电气和资助金等数据统一存储在某政务云，由不同的局进行管理，机构想单独申请进行企业相关评分的计算会非常困难。 因此可以由市政数局出面，统一制定隐私规则，审批数据提供方的数据使用申请， 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算。
XML)； 关系数据库导入/导出； 使用Faker或随机数据结构生成数据； Redis到Redis的数据迁移； 两个Redis数据库之间的实时复制； riot本质上是一个ETL工具，数据从源系统中提取，转换（见处理），并加载到目标系统中。
方案概述 通过独立专享迁移集群以及配置迁移专线，简单、快捷实现对象存储、文件存储一站式上云，提升上云效率。本文介绍如何使用迁移中心MgC将其他云平台的对象存储或文件存储数据迁移到华为云。 优势 专享迁移集群，减少资源竞争，提高迁移效率。
还可以定期查看机器人的对话日志和未解决问题，并根据数据情况提出解决方案。如补充知识库、管理词典等措施，来提升对话机器人的体验效果。 数据总览 对话分析 方案优势 匹配精度高智能
K）被黑客软件破解获取，进而可能导致存放在云存储中的文件数据被窃取，甚至被篡改。 为了更好地保护应用数据，避免被攻击后数据泄露以及越权访问的风险，为您推荐以下两种方法。 方法一：使用临时安全凭证直传OBS 方法二：使用预签名URL访问OBS
方案概述 应用场景 在现实生活和工作中，我们经常会遇到需要处理大规模的复杂关系网络的情况，比如社交网络、知识图谱、物流网络等。传统的关系型数据库在处理这种复杂关系网络时效率较低，而图数据库则能够更好地满足这类需求。 图探索功能是GES的一个重
验证方案 如果您采用了OBS大数据最佳实践，并且参考上文的指导完成配置后，可参考本节内容进行测试，验证大数据方案的效果。 本文以ARM架构的鲲鹏服务器结合OBS存算分离方案，采取Hive on MR、Spark两个引擎为例，进行验证。 测试资源配置
核对于单Key的迁移限制，造成数据迁移超时失败，Key越大失败的概率越高，大于512MB的Key可能会触发该问题。 造成数据迁移失败数据迁移过程中，如果一个大Key的元素过多，则会阻塞后续Key的迁移，后续Key的数据会放到迁移机的内存Buffer中，如果阻塞时间太久，则会导致迁移失败。
方案概述 应用场景 终端设备可以产生大量的数据，为了减少数据上云的数据量或提高数据处理实时性，有时需要在靠近数据产生的地方对其进行分析处理。 本文介绍智能边缘平台和数据湖探索服务（DLI）结合，通过在边缘节点上部署系统提供的流计算应用，将实时
图像分割类型的数据集，以及数据如何进行标注，为后续训练做准备。 方案架构 说明： AI Gallery搜索并下载“dataset-segmentation-88”数据集到OBS中。 将下载的数据，在Model
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