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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。
方案概述 应用场景 DLI在创建运行作业需要连接外部其他数据源，如：DLI连接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS时，需要打通DLI和外部数据源之间的网络。DLI增强型跨源连接，底层采用对等连接的方式打通与目的数据源的vpc网络，通过点对点的方式实现数据互通。
方案优势 端云协同：一次联网部署技能，端侧实时检测，云端二次精准识别，不间断离线推理，快速响应、延迟小、对网络环境依赖低；平台提供统一管理接口。 节约上云成本：减少数据上云宽带和存储成本。 可利旧，降低硬件
方案概述 Redis 迁移是将 Redis 数据从一个环境或实例转移到另一个环境或实例的过程。通常包括确定迁移需求、选择合适的迁移方法，如数据备份与恢复、使用工具进行同步等。在迁移过程中需确保数据的完整性和一致性，同时尽量减少对业务的影响，以实现高效、稳定的数据转移。
本案例中通过AstroZero开发模型的对象、SQL查询和数据处理功能实现对班级数据的管理和导入导出操作。 方案架构 图1 方案示意图 方案优势 高效页面编排丰富的UI组件库，易用的拖拽式页面构建体验。
不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。 如下图所示，分别帮助用户识别图片是翻拍还是真图： 图1 翻拍和非翻拍识别示例 使用流程 图2 翻拍识别服务使用流程
华为云数据脱敏服务是否支持非结构化数据脱敏？
对话功能。 方案架构 图1 方案架构 架构图说明： 用户与公众号进行对话。 微信与对话机器人对接，提供对话功能。 方案优势 提高工作效率，减轻人工回复的负担。
数调整以达到优化的目的，使实例达到相对性能的最佳状态。 方案架构 方案的测试流程，如下图所示： 图1 方案架构 流程图说明： Main ： 负责框架的启动，解析参数并且负责初始化。
方案概述 应用场景 开发者在数据库迁移上云时，其中最关键的一步是做对标源实例规格评估，以及迁移风险预警，使用以往的方式进行人工评估需要频繁沟通，耗时耗力，并且容易出现人工误差，导致评估规格不准确，给开发者造成损失。 本文介绍RDA平台自动大数
深刻的几个咖啡店刚看到你离开的烦恼困惑奶粉
Astro大屏应用（Astro Canvas），以数据可视技术为核心，以屏幕轻松编排、多屏适配可视为基础，帮助非专业的工程师通过图形化的界面，轻松搭建专业水准的可视化大屏应用，满足项目运营管理、业务监控和风险预警等多种业务场景下的一站式数据实时可视化大屏展示需求。 本文档以开发告警监控
方案架构 架构图说明： 将队列中的数据同步给同名的队列做确认后再将消息消费给目标端实例的队列，从而实现迁移目的。 方案优势 当前各个云厂商并没有RabbitMQ迁移的工具，本文采用
图片，然后通过调用ModelArts上的动漫头像制作应用，将头像图片转化为动漫风格的头像图片。 方案架构 图1 方案架构 架构图说明： 函数工作流创建APIG触发器。 用户通过网页访问，触发函数执行。
方案概述 应用场景 本文主要介绍如何使用华为云DLI上的实际消费数据（文中涉及账户的信息已脱敏），在DLI的大数据分析平台上进行分析，找出费用优化的空间，并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。获取消费数据。
方案概述 应用场景 针对有一定AI基础的AI初学者，ModelArts基于业界的主流引擎提供了预置算法，无需关注算法开发过程，直接使用预置算法对已有数据进行训练，并快速部署为服务。时序预测可针对时间序列数据进行预测。 本案例提供了一个访问流量
8038400.png。 将图片上传至华为云对象存储服务（OBS）中，使用OBS提供的url（https://<bucket-name>.<endpoint>/<object-name>）。使用OBS数据需要进行授权。
ASYNC_FLUSH），平衡数据可靠性和写入性能。同步刷盘可以确保数据的高可靠性，但写入性能相对较低；异步刷盘则可以提高写入性能，但在极端情况下可能会丢失数据。在金融交易等对数据可靠性要求极高的场景中，应优先选择同步刷盘；而在一些对实时性要求较高、可以容忍一定数据丢失风险的场景，如实时数据分析，可以采用异步刷盘。
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