n9002 无数据网络  内容精选
  • 克隆实例恢复数据最佳实践_解决方案实践

    binlog日志,然后进行全量数据恢复和增量数据恢复,因此数据量越大、写入并发越高则创建克隆实例的耗时越长 克隆实例的数据是所选时间点的静态快照,不包含克隆实例所选时间点之后新写入的增量数据 克隆实例创建成功后,需要导出克隆实例中待恢复表的数据,并与线上数据进行比对校验,提取需要恢复的数据内容,然后谨慎操作恢复数据到线上生产环境 常见的数据恢复过程举例: 时间点 操作日志 09:18 误操作删除了部分数据

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  • 重点区域实时客流接口 - 城市时空大数据分析DMI | 百度智能云文档

    数据更新频率:每5分钟更新,由于数据处理需要一定的时间,故在极少情况下会出现延迟,延迟时间一般不超过20分钟。 权限说明 所有API的安全认证一律采用API Key(AK)和区域ID(Block ID)。 当百度智能云接收到用户的请求后,系统将使用相同的AK和Block ID生成认证字符串,并与用户请求中包含的认证字符串进行比对。

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  • 阿里云OSS迁移到BOS - 数据流转平台CLOUDFLOW | 百度智能云文档

    百度智能云数据流转平台是百度智能云提供的存储产品数据迁移服务。使用该服务,您可以将第三方数据轻松迁移至百度智能云对象存储 BOS。 使用数据流转平台 CloudFlow,您只需在控制台填写源数据地址和目标 BOS 地址信息,并创建迁移任务即可。启动迁移后,您可以通过控制台管理迁移任务,查看迁移进度等信息;也可以查看迁移失败文件列表,并中断、删除、恢复迁移任务等。

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  • 腾讯云COS迁移到BOS - 数据流转平台CLOUDFLOW | 百度智能云文档

    百度智能云数据流转平台是百度智能云提供的存储产品数据迁移服务。使用该服务,您可以将第三方数据轻松迁移至百度智能云对象存储 BOS。 使用数据流转平台 CloudFlow,您只需在控制台填写源数据地址和目标 BOS 地址信息,并创建迁移任务即可。启动迁移后,您可以通过控制台管理迁移任务,查看迁移进度等信息;也可以查看迁移失败文件列表,并中断、删除、恢复迁移任务等。

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  • 七牛云KODO迁移到BOS - 数据流转平台CLOUDFLOW | 百度智能云文档

    百度智能云数据流转平台是百度智能云提供的存储产品数据迁移服务。使用该服务,您可以将第三方数据轻松迁移至百度智能云对象存储 BOS。 使用数据流转平台 CloudFlow,您只需在控制台填写源数据地址和目标 BOS 地址信息,并创建迁移任务即可。启动迁移后,您可以通过控制台管理迁移任务,查看迁移进度等信息;也可以查看迁移失败文件列表,并中断、删除、恢复迁移任务等。

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  • 数据从baetyl-broker上传至IoTCore - 智能边缘BIE | 百度智能云文档

    数据从baetyl-broker上传至IoTCore 场景说明 数据已经采集到的边缘broker,还需要将采集到的数据上报至云端,本文讲解如何将边缘业务数据上传至远端MQTT Broker。 上传至百度IoT Core 一、前提准备 一个能获取设备数据的连网边缘节点(本demo采用应用案例中的modbus采集温湿度传感器demo节点为测试节点。)

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  • 导入数据 - Baidu Palo/Doris 使用文档

    导入数据 目前 PALO 支持两种数据导入方式:BOS 文件导入 和 本地文件导入。 BOS 文件导入 BOS 是百度对象存储的简称。关于如何开通和使用BOS,可以参考 这里 。 PALO 通过名为 broker 的进程读取 BOS 上的数据并导入到 PALO 存储引擎中。

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  • 读写数据 - 向量数据库

    读写数据 概述 本章节介绍如何连接向量数据库,根据业务需求简单读写向量数据的操作。运行本章节所提供的示例代码,您将初步了解向量数据库的数据读写的能力。 前提条件 已成功新建数据库实例。 根据 SDK 的准备指引 ,完成 SDK 的准备工作。 完成 库表创建操作 。

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  • 设置自动备份MongoDB数据 - 云数据库 DocDB for MongoDB | 百度智能云文档

    设置自动备份MongoDB数据 云数据库MongoDB支持自动备份,用户可以按照自己的业务需求设置自动备份策略,系统会按照备份策略自动备份数据库数据,保障数据安全。

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  • 配置专家模式表格数据预测任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    CAT模型支持搜索的超参数,已经预置默认搜索范围,详见脚本内容 超参数 说明 depth 决策树的深度 iterations 最大树数 learning_rate 学习率,控制机器学习网络的学习速度,学习率越低,损失函数的 变化速度就越慢,反之亦然 l2_leaf_reg L2正则项,防止模型过拟合 border_count numerical features的分割数 LGBM模型支持搜索的超参数

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