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上云总动员-企业邮箱直播
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一文看懂视频直播、实时音视频、互动直播和旁路直播
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云原生技术直播
云原生是云计算技术不断进化的产物，它与传统GIS（地理信息系统）行业结合，解决了海量数据的分析与计算瓶颈，提供了更稳定、高效、高可用的系统架构。云原生GIS适用于与位置、数据、可视化有关的数据共享、处理、分析、管理类项目。其弹性伸缩、故障自动恢复、跨平台部署等特性，为众多平台搭建、项目改造升级提供了解决方案。
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知识图谱服务有哪些功能
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逻辑备份
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利用SQL语言从数据库中抽取数据并存于二进制文件的过程。逻辑备份是指使用软件技术从数据库中导出数据并写入一个输出文件，该文件的格式一般与原数据库的文件格式不同，只是原数据库中数据内容的一个映像。因此，逻辑备份文件只能用来对数据库进行逻辑恢复，即数据导入，而不能按数据库原来的存储特征
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什么是知识图谱服务
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0到1快速构建知识图谱，管理知识图谱流水线任务。 创建图谱流程 一键智能构建图谱 只需提供源数据，无需其他配置，即可快速构建图谱。 普通配置构建图谱 通过构建本体、配置数据源、配置信息抽取、配置知识映射和知识融合，构建适用于自身业务的知识图谱。构建流程请参见图1和表1。 图1构建知识图谱
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数据复制服务是否采用了并发技术
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定性，DRS实现了数据行级并发抽取效果，从而使得历史数据搬迁速度最大化，同时如果出现网络丢包时，不会大面积重来。 为加快数据写入，DRS实现了表级并发写入，从而大幅提升了数据传输速度，使得同步时延在同城达到毫秒级。 图1 读写类并发 线程类并发 在面对超多数据库对象（如万级以上张
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上云总动员-网站建设直播
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什么是热数据、温数据、冷数据？
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什么是热数据、温数据、冷数据？ 什么是热数据、温数据、冷数据？ 时间：2021-05-25 16:02:57 存储与备份 热数据指频繁访问的在线类数据，对存储性能要求高。 冷数据指不经常访问的离线类数据，比如备份和归档数据。存储性能要求相对低，要求大容量存储介质。 温数据的访问频
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对话未来教育
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想知道OMO线上线下深度融合模式下，大数据该如何赋能智慧教学？ 教育信息化、智慧化的未来发展模式是什么？ 锁定3月4日19：00华为云云市场·新生态直播第二十八期——《后疫情时代下的OMO教学新体验》，与中软国际教育科技集团副总裁徐建民深度探讨未来教育新方向！参与直播还有机会抽取多重好礼！ 推荐直播
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上云总动 员-商标注册科普直播
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1、系统智能申报：通过智能申报平台，操作简便，自助注册1个工作日内审核材料，审核通过后最快1分钟可递交申请至商标局。 2、进度实时掌握：邮件、短信主动同步自助注册最新状态并支持在线查看，申请进度实时掌控 3、专业服务：华为云云市场严选商品服务商提供顾问注册服务，申请经验丰富，定制专属注册方案，大幅提高注册成功率
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华为云携手数字政通，打造新一代城市运行管理平台
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力： 数据使能，一站式治理与管控：提供贯穿城管数据全流程一站式治理、开发、运营平台，对汇聚数据进行清洗、校验、抽取、融合，全方位的数据探索稽查和分析，实现城市治理多源数据清洗、标准化和主题联接，形成综合性城市管理数据库，助力企业减少设备运维成本80%。 集成使能，简化数据开放共享
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数据安全-数据加密-数据库加密
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视频点播平台_实时视频点播系统_视频点播搭建
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DDM实现数据数据分片方法
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时习知 | 一场上万人同时在线的大考如何轻松办？大多数人不知道
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数据缓存_数据高并发_数据高可用-华为云
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B0以外的DB是否有数据，如果非DB0外的其他DB上有数据（如DB1有数据），会出现变更失败。 数据必须是只存储在DB0上的主备实例才支持变更为Proxy集群。 分布式缓存Redis精选推荐 分布式缓存Redis 分布式缓存Redis实战 分布式缓存服务数据迁移 分布式缓存Redis版本差异
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上云总动员直播
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效传递组织经验，实现知识高效共享。 4、业务一体化管控平台。完善客户信息管理，打通项目、合同与客户，让业务数据互相关联。借助报表工具查看业务数据，便捷进行统计分析。审批数据直接沉淀到相应费用模块生成费用清单，精细管控预算、报销、付款等各个环节。 5、任务执行跟踪平台。通过建立相关
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以数字资产模型为核心驱动的一站式IoT数据分析实践
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数据准备阶段：缺少统一数据模型，需要进行大量的数据抽取、转换等处理 数据存储阶段：海量数据查询效率低下，数据多份存储、数据管理成本高昂 数据分析阶段：不同类型数据分析数据源不同，形成数据孤岛、存在大量数据搬迁；并且数据分析门槛高，缺少简单易用的数据分析工具 数据可视化阶段：缺少
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知识图谱与大模型结合方法概述
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coreference resolution 指代消解 3) relation extraction 关系抽取任务。LLM本身蕴含知识，且具备较强的语义理解能力，因此，可利用LLM从原始数据中抽取实体、关系，进而构建知识图谱。 第三种融合路线是KG+LLM协同使用，主要用于知识表示和推理两个
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数据湖数据库
