关系建模接口 查找表模型列表 创建表模型 更新表模型 删除表模型 查询关系 查看关系详情 查询模型下所有关系 查看表模型详情 获取模型 新建模型工作区 更新模型工作区 删除模型工作区 查询模型详情 查询目的表和字段(待下线) 导出模型中表的DDL语句 父主题： 数据架构API

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设备建模&发放 请参照设备建模&发放。 父主题： 集成ModuleSDK进行数据采集

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导入步骤：选择“设备建模 > test_IoT10”，单击“上传模型文件”，在弹窗中添加模型文件，单击“确定”完成上传。 填写“服务ID”、“服务类型”，单击“确定”。 服务ID：自定义，如ModbusCollection 服务类型：自定义，如ModbusCollection 展开服务列表，单

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支持将本地开发的产品模型导入到平台。 导入步骤：选择“设备建模 > test_IoT10”，单击“上传模型文件”，在弹窗中添加模型文件，单击“确定”完成上传。 填写“服务ID”、“服务类型”，单击“确定”。 服务ID：自定义，如service0 服务类型：自定义，如service0 展开服务列表，单击“添加属性”，

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Studio数据架构的数据建模过程中，用到的建模方法主要有以下两种： 关系建模 关系建模是用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。

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解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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创建模型 构造一个模型。HiLens kit可以使用昇腾310芯片支持的模型来进行推理，使用此方法来构造一个后续用于推理的模型。模型构造失败则会抛出一个CreateError，并在日志上打印出错误码（例如0x1013011为模型路径错误）。当返回的对象被析构时，对应的模型资源也被释放。

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向由构建元素指向代码元素。 前提条件 因为构建模型主要是描述创建出来的构建元素与代码元素的Build From构建关系，所以在画构建模型设计前必须要先完成代码模型的设计。 建模步骤 创建构建模型。 创建新的构建模型图或者在已有的构建模型图中进行画图设计，如果设计内容过多，可根据实

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云端建模简介 云端建模是一种实现开箱即用，随时随地无工作站的建模服务。主要包括数据导入、区块应用、空三计算、三维重建等功能，支持专业建模、快速建模多种实景三维体验。 在建模前，您需要了解下三维实景建模的基本概念。 父主题： 实景三维建模

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数据建模引擎 基础数据服务 版本服务 失效管理 业务编码生成器 标签管理 生命周期管理 系统版本 多维视图和多维分支 关系实体服务 树形结构 父主题： API

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数据建模概述 数据关联用来连接不同的数据表。在数据分析时，当需要分析的数据存储在不同的表，您可以通过数据关联，把多个表关联起来，形成模型进行数据分析。 使用限制 关联的表必须有一个字段相同。 操作步骤 创建数据源。 创建数据集。 多表关联建模。 父主题： 数据建模

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班组建模 组长系数与组员系数决定了，这个班组的工资计算逻辑；班组长是组员的一份子，所以需要维护组员后，再在编辑中选择该班组中的班组长 基本信息 单击菜单列表中基础建模下的班组建模，右侧出现班组信息 图1 班组建模 新增班组（进入到班组建模界面、单击新增、填写基本信息、单击确认） 图2

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设备建模&发放 请参照设备建模&发放。 父主题： 集成ModuleSDK进行OT数采

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数据建模引擎 数据建模引擎概览页介绍 iDME设计服务 数据建模引擎运行服务

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创建模板 功能介绍 创建模板 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eih

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本章节从如何新建对象，到定义对象的字段来添加属性，让您快速熟悉数据对象建模的过程。 示例：以新建一个班级Class对象为例，介绍如何进行数据对象建模。在班级Class对象中，将会添加一个自定义字段班级编号number，并给name（标准字段）和number赋值。 表2 对象的字段 对象 字段来源 字段名称

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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，同时支持您将现有的API快速注册到数据服务平台以统一管理和发布。 数据服务采用Serverless架构，您只需关注API本身的查询逻辑，无需关心运行环境等基础设施，数据服务会为您准备好计算资源，并支持弹性扩展，零运维成本。 图6 数据服务架构图 数据安全：全方位安全保障 网络安全

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的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习，增量学习不需要一次性存储所

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开发视图 部署视图 运行视图 用例视图 架构信息 架构检查 02 入门 从0到1，快速学习架构建模知识。 快速入门 创建模型工程 创建模型图 创建元素 创建连线关系 04 使用UML视图 统一建模语言UML。 UML视图 概述 类图 用例图 顺序图 活动图 部署图 组件图 状态机图

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