草庐IT

【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(中)

系列文章目录【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(上)【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(中)【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(下)文章目录系列文章目录前言安装OGG12C软件一、Linux本地GUI方式安装二、远程GUI方式安装三、静默方式安装1、先进入模板文件夹2、编辑模板:3、启用静默安装4、进入到OGG目录创建子目录总结前言博主所在单位目前使用Ora

【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(中)

系列文章目录【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(上)【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(中)【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(下)文章目录系列文章目录前言安装OGG12C软件一、Linux本地GUI方式安装二、远程GUI方式安装三、静默方式安装1、先进入模板文件夹2、编辑模板:3、启用静默安装4、进入到OGG目录创建子目录总结前言博主所在单位目前使用Ora

【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(下)

系列文章目录【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(上)【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(中)【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(下)文章目录系列文章目录前言八、配置支持DDL同步操作1、@marker_setup.sql2、@ddl_setup.sql3、@role_setup.sql4、@ddl_enable.sql5、@marker_status.sql

【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(下)

系列文章目录【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(上)【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(中)【大数据实时数据同步】超级详细的生产环境OGG(GoldenGate)12.2实时异构同步Oracle数据部署方案(下)文章目录系列文章目录前言八、配置支持DDL同步操作1、@marker_setup.sql2、@ddl_setup.sql3、@role_setup.sql4、@ddl_enable.sql5、@marker_status.sql

CANN训练:模型推理时数据预处理方法及归一化参数计算

摘要:在做基于AscendCL模型推理时,通常使用的有OpenCV、AIPP、DVPP这三种方式,或者是它们的混合方式,本文比较了这三种方式的特点,并以Resnet50的pytorch模型为例,结合训练营提供的sample,说明了分别是如何实现预处理的。本文分享自华为云社区《【2023·CANN训练营第一季】——模型推理时数据预处理方法及归一化参数计算》,作者:dayao。前言:对待推理图片执行模型推理前,需要对图片进行预处理,以满足模型的输入要求。我们可以通过阅读模型训练代码,查看预处理的方法。在做基于AscendCL模型推理时,通常使用的有OpenCV、AIPP、DVPP这三种方式,或者是

CANN训练:模型推理时数据预处理方法及归一化参数计算

摘要:在做基于AscendCL模型推理时,通常使用的有OpenCV、AIPP、DVPP这三种方式,或者是它们的混合方式,本文比较了这三种方式的特点,并以Resnet50的pytorch模型为例,结合训练营提供的sample,说明了分别是如何实现预处理的。本文分享自华为云社区《【2023·CANN训练营第一季】——模型推理时数据预处理方法及归一化参数计算》,作者:dayao。前言:对待推理图片执行模型推理前,需要对图片进行预处理,以满足模型的输入要求。我们可以通过阅读模型训练代码,查看预处理的方法。在做基于AscendCL模型推理时,通常使用的有OpenCV、AIPP、DVPP这三种方式,或者是

万字详解:知乎用户画像与实时数仓的架构与实践

​用户画像与实时数据分析是互联网企业的数据核心。知乎数据赋能团队以ApacheDoris为基础,基于云服务构建高响应、低成本、兼顾稳定性与灵活性的实时数据架构,同时支持实时业务分析、实时算法特征、用户画像三项核心业务流,显著提升对于时效性热点与潜力的感知力度与响应速度,大幅缩减运营、营销等业务场景中的人群定向成本,并对实时算法的准确率及业务核心指标带来明显增益。一、前言知乎业务中,随着各业务线业务的发展,逐渐对用户画像和实时数据这两部分的诉求越来越多。对用户画像方面,期望有更快、更准、更方便的人群筛选工具和方便的用户群体分析能力。对于实时数据方面,期望拥有可以实时响应的用户行为流,同时在算法特

万字详解:知乎用户画像与实时数仓的架构与实践

​用户画像与实时数据分析是互联网企业的数据核心。知乎数据赋能团队以ApacheDoris为基础,基于云服务构建高响应、低成本、兼顾稳定性与灵活性的实时数据架构,同时支持实时业务分析、实时算法特征、用户画像三项核心业务流,显著提升对于时效性热点与潜力的感知力度与响应速度,大幅缩减运营、营销等业务场景中的人群定向成本,并对实时算法的准确率及业务核心指标带来明显增益。一、前言知乎业务中,随着各业务线业务的发展,逐渐对用户画像和实时数据这两部分的诉求越来越多。对用户画像方面,期望有更快、更准、更方便的人群筛选工具和方便的用户群体分析能力。对于实时数据方面,期望拥有可以实时响应的用户行为流,同时在算法特

场景化、重实操,分享一个实时数仓实践案例

​大部分数据团队在进行实时业务建设的初期,都会出现烟囱式开发、一个任务搞定全部数据加工环节等问题,缺乏实时数据的管理和实时数仓分层建设的规范意识。随着实时场景的进一步丰富,出现了实时数据复用、业务方自助进行实时取数等需求,因此要求数据团队要像管理离线数据一样对实时数据进行有规范的实时数仓管理。本文将从一个实际业务场景和一个模拟数仓构建的案例来说明如何利用EasyData实时开发平台来建设实时数仓。1、实际业务场景1.1背景介绍业务方是某移动APP的运营团队,需求是要实时监控各类运营活动的ABtest的实验效果,以便业务方根据实验效果随时调整运营投放策略、投放目标用户和投放比例。1.2业务数据分

场景化、重实操,分享一个实时数仓实践案例

​大部分数据团队在进行实时业务建设的初期,都会出现烟囱式开发、一个任务搞定全部数据加工环节等问题,缺乏实时数据的管理和实时数仓分层建设的规范意识。随着实时场景的进一步丰富,出现了实时数据复用、业务方自助进行实时取数等需求,因此要求数据团队要像管理离线数据一样对实时数据进行有规范的实时数仓管理。本文将从一个实际业务场景和一个模拟数仓构建的案例来说明如何利用EasyData实时开发平台来建设实时数仓。1、实际业务场景1.1背景介绍业务方是某移动APP的运营团队,需求是要实时监控各类运营活动的ABtest的实验效果,以便业务方根据实验效果随时调整运营投放策略、投放目标用户和投放比例。1.2业务数据分