数据集样例 数据预处理通常被用于评估和预测场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 存在未参与其他预处理作业的结构化数据集，且在创建数据集时已定义字段的分布类型。注意预处理作业对数据集的发布状态无要求。

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() now() 其中CURRENT_TIME和CURRENT_TIMESTAMP(precision)传递带有时区的值；LOCALTIME和LOCALTIMESTAMP传递的值不带时区。CURRENT_TIME、LOCALTIME和LOCALTIMESTAMP可以指定精度参数，

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时间和日期处理函数和操作符 时间日期操作符 用户在使用时间和日期操作符时，对应的操作数请使用明确的类型前缀修饰，以确保数据库在解析操作数的时候能够与用户预期一致，不会产生用户非预期的结果。 比如下面示例没有明确数据类型就会出现异常错误。 1 SELECT date '2001-10-01'

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指令的开发，以完成设备网络的自动切换。 当设备接入到物联网平台时，便可实现数据上报，命令下发。 购买模组和eSIM卡 访问 全球SIM联接 服务，单击“购买eSIM”，购买模组和eSIM卡。 模组型号选择“移远EC20 CEHDLG” 。 登录全球SIM联接控制台，订购套餐，您可以选择单卡订购或者批量订购。

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参数说明：实例ID。DRIS物理实例的唯一标识，获取方法请参见“API参考 > 附录 > 获取Instance-Id”。 取值范围：仅支持数字，小写字母和连接符（-）的组合，长度36。 X-Auth-Token 否 String 参数说明：用户Token，Token认证鉴权时必选。通过调用IAM服务

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存储方式：是指计算节点部署时选择的存储方式，目前仅支持“主机存储”和“OBS存储”两种存储方式。前一种是指计算节点交互的数据存储在计算节点所在机器上，后一种是计算节点交互的数据存储在部署时选择的OBS桶中。 数据目录：计算节点部署时选择的存储路径，用于 TICS 服务的数据和外部交互。用户只有在目录中放置数据集等

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毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。

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() now() 其中CURRENT_TIME和CURRENT_TIMESTAMP(precision)传递带有时区的值；LOCALTIME和LOCALTIMESTAMP传递的值不带时区。CURRENT_TIME、LOCALTIME和LOCALTIMESTAMP可以指定精度参数，

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 Mo

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时间和日期处理函数和操作符 时间日期操作符 用户在使用时间和日期操作符时，对应的操作数请使用明确的类型前缀修饰，以确保数据库在解析操作数的时候能够与用户预期一致，不会产生用户非预期的结果。 比如下面示例没有明确数据类型就会出现异常错误。 1 SELECT date '2001-10-01'

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Jar作业适用于需要自定义流处理逻辑、复杂的状态管理或特定库集成的数据分析场景。 Spark作业 可通过交互式会话（session）和批处理（batch）方式提交计算任务。通过在 DLI 提供的弹性资源池队列上提交作业，简化了资源管理和作业调度。 支持多种数据源和格式，提供了丰富的数据处理能力，包括但

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Jar作业适用于需要自定义流处理逻辑、复杂的状态管理或特定库集成的数据分析场景。 Spark作业 可通过交互式会话（session）和批处理（batch）方式提交计算任务。通过在DLI提供的弹性资源池队列上提交作业，简化了资源管理和作业调度。 支持多种数据源和格式，提供了丰富的数据处理能力，包括但

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Scheduler是负责Pod调度的组件，它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行的动作；plugin根据不同场景提供了action 中算法的具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度的可扩展性，您可以根据需要实现自己的action和plugin。 图1 Volcano

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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