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数据无法永久保存，只能统计创建时间为1年内的数据。 数据不能实时更新，每天自动刷新一次，最晚早上九点左右更新前一天的完整数据。 单个报表中添加组件个数上限为20个。 下载数据时，上限为1万条数据。
页面，将导出的数据经由华为云备份（OBS 桶）导入，把数据 rdb 文件导入至华为云 Redis 实例 B。 数据导入完成后，对比 key 数据的一致性。 启动华为云上的业务程序，接入客户流量。 持续观测业务状态，确保业务稳定运行。 回滚方案： 中断华为云侧的客户访问请求，停止华为云的业务程序。查看
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
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 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
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。
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
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
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
深刻的几个咖啡店刚看到你离开的烦恼困惑奶粉
方案分析 发生故障前，IDC侧业务单边读写IDC上Redis1，Redis1通过在线迁移任务建立从IDC到HW的数据同步任务。 正向切换方案： 图1 正切方案 正切方案说明： 切换成华为侧业务单边读写华为上Redis2。
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
方案概述 基于ModuleSDK开发应用实现数据处理或自定义驱动时，分为开发和使用两个部分。 App应用的开发 利用AppClient和DriverClient进行自定义的业务处理
方案概述 应用场景 数据标注任务中，一般由一个人完成，但是针对数据集较大时，需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能，可以由多人组成一个标注团队，针对同一个数据集进行标注管理。当需要标注的数据较多，且无法使用智能标注完成时，可联合多人一起标注。
华为云数据脱敏服务是否支持非结构化数据脱敏？
方案概述 应用场景 MongoDB 作为一种广泛应用的非关系型数据库，在实际使用中如果出现 CPU 使用率过高的情况，会带来诸多风险。首先，数据读写处理会变得异常缓慢。在当今数据驱动的时代，高效的数据读写是保证业务正常运转的关键。无论是实时的数据分析
进行管理。 方案架构 根据已有的某货运公司车辆定时上报的详单数据和货运订单数据，DLI可以完成对该货运公司车辆行驶特点分析、记录明细的查询。 详细的数据说明请参考数据说明。 图1 方案简介
盘古大模型套件平台支持进行NLP大模型、多模态大模型的训练。不同模型训练所需的数据量和数据格式均有所差异，请基于数据要求提前准备训练数据。 数据量要求 自监督训练在单次的训练任务中，一个自监督训练数据集内，上传的数据文件不能超过1000个，单文件最大1GB，全部文件加起来不超过200GB。
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