- 介绍了GaussDB(DWS)升级的一系列案例及解决方案。 介绍了GaussDB(DWS)升级的一系列案例及解决方案。
- 介绍了GaussDB(DWS)升级的基本原理及常见问题定位方法。 介绍了GaussDB(DWS)升级的基本原理及常见问题定位方法。
- 项目中使用线程池很正常，诸如dlcatalog创建使用metastore的client所使用的线程池，但如何设置线程池的大小则关乎系统性能。线程池的理想大小取决于被提交任务的类型以及所部署系统的特性。线程池应该避免设置的过大或过小，如果线程池过大，大量的线程将在相对很少的CPU和内存资源上发生竞争，这不仅会导致更高的内存使用量，而且还可能耗尽资源。如果线程池过小，那么将导致许... 项目中使用线程池很正常，诸如dlcatalog创建使用metastore的client所使用的线程池，但如何设置线程池的大小则关乎系统性能。线程池的理想大小取决于被提交任务的类型以及所部署系统的特性。线程池应该避免设置的过大或过小，如果线程池过大，大量的线程将在相对很少的CPU和内存资源上发生竞争，这不仅会导致更高的内存使用量，而且还可能耗尽资源。如果线程池过小，那么将导致许...
- 目标跟踪标注成本较高，考虑用自监督方法进行训练，通过利用着色任务和跟踪任务的相似性，可以在无标注的情况下训练出目标跟踪器。 目标跟踪标注成本较高，考虑用自监督方法进行训练，通过利用着色任务和跟踪任务的相似性，可以在无标注的情况下训练出目标跟踪器。
- 网络是一个开放的环境，仅仅依靠用户名和密码难以应对复杂的网络环境，针对可能存在的身份伪造的欺骗行为，以及监听通信内容的窃听行为，为了确保通信双方身份的真实性和通信内容的私密性，防止非法用户对GaussDB(DWS)系统、其他用户造成不利影响，GaussDB(DWS)建立了一套完整而严密的防护机制——连接认证机制，可以有效防止非法用户入侵。 网络是一个开放的环境，仅仅依靠用户名和密码难以应对复杂的网络环境，针对可能存在的身份伪造的欺骗行为，以及监听通信内容的窃听行为，为了确保通信双方身份的真实性和通信内容的私密性，防止非法用户对GaussDB(DWS)系统、其他用户造成不利影响，GaussDB(DWS)建立了一套完整而严密的防护机制——连接认证机制，可以有效防止非法用户入侵。
- 可信智能计算服务产品优势介绍 可信智能计算服务产品优势介绍
- 可信智能计算服务TICS公测上线。 可信智能计算服务TICS公测上线。
- 1. 应用场景 地理位置检索广泛于各行各业，在智慧城市，城市规划，物流，房地产选址，新零售，公共安全，交通等各个方面都能够发挥重大作用，应用包含坐标查询（点查多边形）、范围查找（多边形查点）、范围统计分析（基于多边形的统计分析）等，例如查询任意指定区域内的酒店，学校，餐饮店等，查•统计不同电子围栏、不同时间段的派单数，优化车辆调度等； Elasticsearch 是一个分布式、可... 1. 应用场景 地理位置检索广泛于各行各业，在智慧城市，城市规划，物流，房地产选址，新零售，公共安全，交通等各个方面都能够发挥重大作用，应用包含坐标查询（点查多边形）、范围查找（多边形查点）、范围统计分析（基于多边形的统计分析）等，例如查询任意指定区域内的酒店，学校，餐饮店等，查•统计不同电子围栏、不同时间段的派单数，优化车辆调度等； Elasticsearch 是一个分布式、可...
- 数据已经成为制约多种技术发展的瓶颈和关键要素，当前存在的数据问题例如数据获取难（数据本身少或者由于安全/隐私等问题客户无法提供）、多样性低等。数据生成希望对真实数据进行模拟以实现“以假乱真”，进而解决所面临的数据困境。 数据已经成为制约多种技术发展的瓶颈和关键要素，当前存在的数据问题例如数据获取难（数据本身少或者由于安全/隐私等问题客户无法提供）、多样性低等。数据生成希望对真实数据进行模拟以实现“以假乱真”，进而解决所面临的数据困境。
- 首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。这样一步步的走下去，一直走到觉得我们已经到了山脚。当然这样走下去，有可能我们不能走到山脚，而是到了某一个... 首先来看看梯度下降的一个直观的解释。比如我们在一座大山上的某处位置，由于我们不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候，求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。这样一步步的走下去，一直走到觉得我们已经到了山脚。当然这样走下去，有可能我们不能走到山脚，而是到了某一个...
- 遥感成像原理如下图是一幅由高分二号拍摄的0.8m分辨率的鸟巢的遥感影像，那么遥感影像是如何成像的呢。如下图所示，遥感影像是太阳光经过大气层照射到地表，被地表物体反射再经过大气层由卫星上的传感器捕捉到成像的。由于其成像路径十分长，需要经过复杂的前处理才有较好的成像效果。遥感前处理主要分为5级：辐射较正、几何粗校正、地理坐标精校正、正射校正、融合镶嵌匀色。下面分别来讲。辐射较正：建立成像传感器输... 遥感成像原理如下图是一幅由高分二号拍摄的0.8m分辨率的鸟巢的遥感影像，那么遥感影像是如何成像的呢。如下图所示，遥感影像是太阳光经过大气层照射到地表，被地表物体反射再经过大气层由卫星上的传感器捕捉到成像的。由于其成像路径十分长，需要经过复杂的前处理才有较好的成像效果。遥感前处理主要分为5级：辐射较正、几何粗校正、地理坐标精校正、正射校正、融合镶嵌匀色。下面分别来讲。辐射较正：建立成像传感器输...
- 某天，某电视台找到税务局和水电局， 说想做一起节目， 以获知有哪些企业是高质量节能企业，要给他们颁奖。这就需要交税量和用电量的数据， 如果交税量/用电量的比值很高， 说明这家公司既挣钱，用电量又少，高效又节能 类似于希望这2个局提供2个表， 将电力表和税收表做一个联合查询， 放到一个数据库中，并执行如下sql：Select rank.公 司 名 ( Select t... 某天，某电视台找到税务局和水电局， 说想做一起节目， 以获知有哪些企业是高质量节能企业，要给他们颁奖。这就需要交税量和用电量的数据， 如果交税量/用电量的比值很高， 说明这家公司既挣钱，用电量又少，高效又节能 类似于希望这2个局提供2个表， 将电力表和税收表做一个联合查询， 放到一个数据库中，并执行如下sql：Select rank.公 司 名 ( Select t...
- 1. SIFT背景SIFT（Scale Invariant Feature Transform）：尺度不变特征转换匹配算法，1999年由David Lowe提出，官网地址：https://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/，是计算机视觉方向经典特征提取算法。SIFT用于获取图像中的局部特征点，这些特征点具备较好的尺度、光照、旋转不变性，广泛用于计算机视觉方向，比如图... 1. SIFT背景SIFT（Scale Invariant Feature Transform）：尺度不变特征转换匹配算法，1999年由David Lowe提出，官网地址：https://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/，是计算机视觉方向经典特征提取算法。SIFT用于获取图像中的局部特征点，这些特征点具备较好的尺度、光照、旋转不变性，广泛用于计算机视觉方向，比如图...
- 数据治理建设步骤参考:简单介绍一下相关概念:1. 分层分库: 针对一个庞大的业务系统实现数据标准化治理, 分层分库即是采用分治理念,将复杂的问题简单化, 减少变化影响, 减少重复开发重复计算. 分层即按照华为概念划分为SDI(原始数据层)->DWI(多源整合层)->DWR(数据报告层)->DM(数据汇总层); SDI对应系统原始业务元数据, 真实系统会分多个源头\多个部门数据, DWI层的目... 数据治理建设步骤参考:简单介绍一下相关概念:1. 分层分库: 针对一个庞大的业务系统实现数据标准化治理, 分层分库即是采用分治理念,将复杂的问题简单化, 减少变化影响, 减少重复开发重复计算. 分层即按照华为概念划分为SDI(原始数据层)->DWI(多源整合层)->DWR(数据报告层)->DM(数据汇总层); SDI对应系统原始业务元数据, 真实系统会分多个源头\多个部门数据, DWI层的目...
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