华为云计算 云知识 E-R方法中的联系 E-R方法中的联系 时间：2021-06-02 10:17:41 数据库 大多数场合下面，数据模型里面关心的是实体之间的联系。E-R方法中，用“联系”描述实体内部以及实体之间的联系。在概念模型中一般使用菱形框表示联系。 文中课程 更多精彩课

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后一次提交的作品进行打分。 大赛将取参赛者最高一次得分进行评奖。 【数据分析赛·赛制规则】 初赛中最高得分的前10名选手，将进入决赛。 决赛将对赛题和比赛数据进行更新，最终按照作品评审前2名获奖者。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原

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源源不断采集到的数据进行合适的处理等等。而这篇博客我主要想分享下个人认为物联网的数据分析可能应该是什么样的。 我把物联网数据的特点和挑战归纳如下。我觉得最主要的4个特点是“大”，“小”，“高”，“低”。 “大”即物联网数据体量大，我们经常听到的一个经典的案例即GE发动机有成百上千

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训练所需的计算集群资源成本，客户可专注于业务创新。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。

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必要的数据安全访问控制，同时对数据相应的CRUD活动均需产生日志以完成安全审计。 主数据 主数据管理是数据标准落地和提升数据质量的重要手段，是企业级数据治理的重要范畴，其目标在于保证在企业范围内重要业务实体数据的一致(定义和实际物理数据的一致)。主数据管理首先进行企业主数据的识别

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for MySQL元数据锁MDL导致无法操作数据库的解决方法 RDS for MySQL元数据锁MDL导致无法操作数据库的解决方法 时间：2020-09-01 18:51:54 数据库 MetaData Lock即元数据锁，MetaData Lock主要为了保证元数据的一致性，用于处理

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本教程介绍了计算机视觉发展的重要里程碑-传统方法（如视觉词袋模型）；传统方法的三个步骤及其思想对未来的深远影响；图像级编码信息用于不同的视觉任务并与各种学习算法结合。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解传统方法（如视觉词袋模型）及其三个步骤。 2、了解图像级编码信息可以用于不同的视觉任务并与各种学习算法结合。

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5G通信关键技术解读 5G三大场景的应用介绍 5G商用解决方案介绍

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，分析后的数据需要分类后按时序储存，并提供按时序浏览、查询数据的能力，我们称之为时序数据。典型的时序数据包括设备移动路径、股票价格曲线等，应用于行为分析、趋势预测等场景，例如，基于物联网的公路监控系统保存了近期所有车辆的行驶路径，警方可随时从中提取指定嫌疑人车辆的形式的路径，推测

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GaussDB (DWS)应用场景-实时数据分析 GaussDB(DWS)应用场景-实时数据分析 时间：2021-06-17 14:58:31 数据库 GaussDB(DWS)在实时数据分析的应用如下图所示。分析过程有如下的特点： 流式数据实时入库：IoT、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后，可实时写入GaussDB(DWS)。

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aylog的全部软件均属于noarch。 参考资料 Graylog官网https://www.graylog.org/ Graylog软件包https://packages.graylog2.org 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原

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够以更低的价格提供商品，也使我们的客户能够在购买时节省更多的费用。 成本效益高 由于我们成功降低了生产成本，这款产品的性价比极高。客户可以以较低的价格获得高质量的商品，从而获得更高的满意度。 盈利分析 我们对这款产品的盈利潜力进行了深入的分析。通过精确的市场定位和合理的 定价 策略，

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服务商提供，服务扩容的便捷性、灵活性大大提升。Serverless应用程序运行应用的服务默认提供高可用、容错高。无服务器计算，相比传统服务性价比高，企业只需要支付所使用的部分，没有任何与无服务器计算相关的成本，尤其是应用程序使用随时间变化大的企业是非常划算的。 内容大纲： 1、S

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构建资产模型是充分“理解”物联网数据的基础。现实世界的设备不是离散的，而是具有空间、组织、人等复杂关系与上下文存在的。如何打通物理世界与数字世界的关联，如何更好的理解设备从而快捷高效地分析数据，成为物联网企业急需的基础业务。 不同于通用型大数据分析相关产品，华为云IoT数据分析服务与资产模型深度

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点： “大”即物联网数据体量大，我们经常听到的一个经典的案例，即GE发动机有成百上千个传感器，毫秒级频度产生各种数据。一次飞机的飞行就可以超过1TB的数据量。很多工业场景产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小，或者也可以理解为要从海量的数据中找到价值的信息是一个比较难的事情。

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图片处理平台——数据工坊 DWR 图片处理平台——数据工坊 DWR 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场，能够实现灵活的数据及时处理。 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场，能够实现灵活的数据及时处理。

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图数据模型中的点：代表实体，如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型中的边：代表关系，如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 如果点被删除了，基于该点的边会自动删除。

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充分数据挖掘：尽可能的使用各种分析手段，从海量的物联网数据中挖掘有价值的信息 提升处理效率：面对IoT设备持续不断的数据注入，如何在数据处理的各个环节（接入，清洗，入库，分析，呈现）实现最佳处理性能 管理数据质量：建立一套可靠的数据质量评估体系，并对质量差的数据进行合适的处理（纠偏，忽略等）

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为业务可理解的数据格式。如下图所示。 物联网数据处理的关键是对时序数据的处理写入功能：怎样满足海量设备高并发，实时写入的要求？ 压缩比例：某些物联网设备可能产生巨量数据，最大限度的压缩是减少成本的直接手段。 查询效率：面对长时间积累的物联网数据，如何满足高性能查询，特别是经常做时间维度的聚合查询。

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亿级计算的需求。 增强分析型敏捷BI平台 无代码数据集成 商品实现了数据集成的无代码化，使得数据资产的加工可视化，大大降低了用户的使用门槛，提高了数据处理的便捷性和效率。 商品实现了数据集成的无代码化，使得数据资产的加工可视化，大大降低了用户的使用门槛，提高了数据处理的便捷性和效率。

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E-R方法中的实体和实例 E-R方法中的实体和实例 时间：2021-06-02 10:14:00 数据库 E-R方法中，实体指具有公共性质并且可以相互区分的现实世界对象的集合，例如：老师，学生，课程都是实体。实体中每个具体的记录值，如学生实体中每个具体的学生，称之为实体的一个实例。

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