ModelArts开发支持服务

ModelArts开发支持服务可以针对客户业务场景,提供建模咨询服务,帮助客户构建场景化模型,并提供场景化模型优化及验证服务。

    深度学习时间序列建模 更多内容
  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 资产建模

    资产建模 简介 模型管理 资产管理 分析任务定义

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  • UML建模

    UML建模 概述 类图 用例图 顺序图 活动图 部署图 组件图 状态机图 包图 实体关系图 对象图 通信图 组合结构图 交互概述图

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  • 数据建模

    数据建模 数据分层分域 支持数据按如 ODS、DWD、DWS、ADS 等数据分层设置,支持数据按照主题、部门等进行数据域设置。为模型设计从业务和技术的角度提供分类分层框架,是数仓规划的关键基础。 图1 数据分层分域1 图2 数据分层分域2 业务实体管理 基于对企业各业务线的业务实

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  • 关系建模

    单击逻辑模型下面加号,进入新建页面,输入模型名称为“人口”,单击确定。 图1 关系建模1 单击逻辑模型“人口”,进入逻辑模型“人口”的管理界面。 图2 关系建模2 单击更多,选择“导入”,单击“下载关系建模导入模板” 图3 关系建模3 物理模型是指按照一定规则和方法,将逻辑模型中所定义的实体、属性

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  • 维度建模

    维度建模 维度是用于观察和分析业务数据的视角,支撑对数据汇聚、钻取、切片分析,用于SQL中的GROUP BY条件。维度多数具有层级结构,如:时间维度(其中包括年度、季度、月度等级别的内容)。 单击左侧导航栏维度建模,进入维度建模页面,选择右边的新增,进入新增维度编辑页面。 图1 维度建模1

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  • 仓库建模

    数据来源于仓库类型设置(库区类型)。 收货货位 数据来源于仓库建模(货位)。 上架货位 数据来源于仓库建模(货位)。 ERP子库 ERP子库。 ERP货位 ERP货位。 部门代码 库区的部门代码。 高低频 库区的高低频。 失效时间 库区的失效时间。 ITEM管理模式 库区的ITEM管理模式。 生效标识

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  • 建模工具

    建模工具 ID生成器定义 数据字典管理 类别配置管理 动态属性扩展配置 全局扩展属性配置 父主题: 制造数据模型管理

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  • 数据建模

    数据建模 数据建模概述 多表级联建模 新建维度 新建层次结构

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  • 设备建模

    设备建模 访问IoT边缘,单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 在左侧导航中选择“设备建模”,单击页面右上角“创建产品”。 填写参数信息,如图所示,单击“立即创建”。 进入产品详情页,单击“自定义模型”,添加“light”服务ID,并“确认”。 展开服务列表,添加“switch”属性。

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  • 智能建模

    智能建模 查看已有模板 新建/编辑模型 查看已有模型 管理模型 父主题: 威胁运营

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  • 反向建模

    反向建模 反向建模概述 数据库管理 建模管理 父主题: 数据模型管理

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  • 建模管理

    建模管理 修改建模信息 批量修改建模信息 建模 批量建模 查看物理表详情 查看模型信息 查询模型 父主题: 反向建模

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 序列管理

    序列管理 创建序列 在“对象浏览器”窗格,右键单击“序列”,然后选择“创建序列”。Data Studio弹出“创建序列”对话框。 设置相关参数以创建序列。 在“序列名称”字段输入序列名称。 勾选“区分大小写”,“序列名称”字段文本将区分大小写。例如,输入的序列名称为“Employ

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  • 关系建模和维度建模的区别?

    关系建模和维度建模的区别? 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型,对应三范式建模。 维度建模为分析性模型,主要包括事实表、维度表的设计,多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台,维度建模使用的场景比较多。

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  • 产品优势

    支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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  • 创建和管理序列

    SEQUENCE 除了为序列指定cache,方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache,序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值,如:1.4.5),并且不能保序。另外为某序列指定从属列后,该列删除,对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值,但建议不要多列共用同一个序列。

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  • 构建模型

    建模型 2.4.1构建模型的元素要与指定的构建模型层次结构保持一致 详细描述 在构建模型中创建构建元素,构建元素在架构树中与上下级元素的关系层级结构要与构建模型架构方案配置定义的层次结构一致,即该构建元素与上层父级元素、下层子级元素的父子关系(也称上下层级关系)、以及它们之间的

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