划。 新建表并发布 当您在数仓规划中完成关系模型的创建之后，您就可以在关系建模中新建业务表（物理表）。 在 DataArts Studio 数据架构控制台，单击左侧导航栏的“模型设计 > 关系建模”进入关系建模页面。 在页面中间栏位的最上方的下拉列表中选择所需要建表的物理模型，或者在

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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。

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Workflow 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。

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已支付订单中订阅的时长。 SDK部署机器的信息。 如果SDK部署机器为本地通用服务器，则需要准备如下信息： Windows系统：提供机器MAC地址。 Linux系统：提供机器的UUID。 如果SDK部署机器为容器，则提供容器的ESN。 如何一键获取数据建模引擎运行SDK部署机器的信息？ 如果您已在

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GaussDB (DWS)如何实现业务隔离 业务隔离 GaussDB(DWS)中可以使用Database和Schema实现业务的隔离，区别在于： Database之间无法直接互访，通过连接隔离实现彻底的权限隔离。各个Database之间共享资源极少，可实现连接隔离、权限隔离等。 S

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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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资产建模 简介 模型管理 资产管理 分析任务定义

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基于对企业各业务线的业务实体调研，对不同业务实体所涉及的数据维度进行汇总，如时间、日期、地区、部门等。 图3 业务实体管理1 图4 业务实体管理2 业务流程及过程管理 基于对企业业务流程及业务过程调研，对需要构建的事实模型进行汇总。其中，业务流程包含多个业务过程。 图5 业务流程及过程管理1 图6 业务流程及过程管理2

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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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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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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 对象图 通信图 组合结构图 交互概述图

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数据建模 多表级联建模 新建维度 新建层次结构 设置SET语句

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智能建模 查看模型模板 新建或编辑模型 查看模型 管理模型 父主题： 威胁运营

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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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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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建模工具 ID生成器定义 数据字典管理 类别配置管理 标签模板定义 打印参数维护 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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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣

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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 可信联邦学习是 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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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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