据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，单击创建。

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删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页，查找待删除的作业，单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态，需要单击“停止部署”后，方可删除。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。

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关联预测算法（link_prediction） 功能介绍 根据输入参数，执行link_prediction算法。 关联预测算法（link_prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1

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页面，“任务类型”选择“预测外呼”。 图1 新建预测外呼任务（基本信息）界面 配置基本信息。 任务名称：自定义任务名称。 主叫号码：选择本租间下已有的主叫号码。新增的主叫号码数量不能超过100个。 任务起止时间：任务开始时间和结束时间。 任务类型：选择预测外呼。从模板新建的外呼任

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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Rank值如下图所示。 图3 查询分析结果 将参数进行调整后，再次运行算法得到的PagRank值不同，但TOP排序不会有明显差异。 挑出了最有影响力的两部电影，分别是ID Comedy和ID Action。 图4 调整参数 执行“关联预测”，分析上述两部电影的关联程度，关联度为0

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择实时预测的Tab页，单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”，选择“算法类型”。 选择“算法类型”之后，勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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数据转发 零代码搭建物联网监控大屏 IoTDA结合DLI+DWS+Astro实现大数据分析 IoTDA结合ModelArts实现预测分析 指标数据推送至DMS Kafka最佳实践

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确定资源需求 根据需求和预测分析的结果，进行容量评估和规划。确定系统所需的计算资源、存储资源和网络带宽等资源，以满足系统的性能要求。 计算资源：根据预测的需求，计算所需的CPU、GPU、内存等计算资源，并根据实际情况进行选择和配置。 存储资源：根据预测的需求，计算所需的存储空间

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资产分析 对IT设备与基础设备全生命周期的资产管理，从而对资产进行分析，实现资产增值保障。 前提条件 已具备“运营分析”的操作权限。 已在“组态配置”中添加基础设施。 背景信息 IT设备的四种分类为 服务器 、网络设备、存储和其它。其中，“其他”为“分类管理”页面中除服务器、网络设备、存储以外的其他“IT设备”。

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时序分析 时序分析简介 资产时序探索 设置时间窗 时序洞察 收藏夹 自动刷新

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词法分析 GS_211110001 错误码： unsafe use of \\' in a string literal. 解决方案：在字符串中使用''来写引号。 level： ERROR GS_211110003 错误码： nonstandard use of \\' in a

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分析函数 在Teradata中，分析函数统称为有序分析函数，它们为数据挖掘、分析和商业智能提供了强大的分析能力。 ORDER BY中的分析函数 输入：ORDER BY子句中的分析函数 1 2 3 4 SELECT customer_id, customer_name, RANK(customer_id

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应用分析 简介 首页 流量分析和应用排障 网流分析 父主题： 功能特性

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应用分析 了解首页仪表盘 流量分析和应用排障 网流分析 父主题： 网络运维

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趋势等， 报告内容可以快速分析舆情的内容，帮助相关人员对舆情有更进一步的了解 图2 专题事件分析2 微博博主分析 这里可以看到过往所有分析后的博主，并且可以选择添加新博主进来监测和分析， 帮助企业监测想持续观察的微博大V和重点媒体发声 图3 微博博主分析 单击查看报告后，主要由三

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分析报告 创建安全报告 发送安全报告 查看报告详情 下载历史报告 查看安全报告 编辑安全报告 删除报告

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嵌入分析 新增嵌入分析 管理嵌入分析

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分析表 执行计划生成器需要使用表的统计信息，以生成最有效的查询执行计划，提高查询性能。因此数据导入完成后，建议执行ANALYZE语句生成最新的表统计信息。统计结果存储在系统表PG_STATISTIC中。 分析表 ANALYZE支持的表类型有行/列存表、HDFS表、ORC/CARB

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对象分析 对象分析用于分析某个对象内部状态，并查看对象参数值和详细信息。 对象分析 登录AOM 2.0控制台。 在左侧导航栏选择“应用监控 > 组件列表”，进入组件列表页面。 在左侧“快速筛选”栏中，选择“区域”、“应用”以及“技术栈”。 单击“组件”列，某一个组件名称，进入该组

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