中软国际数据治理专业服务解决方案实践

中软国际数据治理专业服务解决方案实践

    机器学习数据分布 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例,阐述机器学习端到端场景的完整开发过程,主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法(或者可以直接从AI Ga

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  • 数据分布

    数据分布 数据分片 Doris表按两层结构进行数据划分,分别是分区和分桶。 每个分桶文件就是一个数据分片(Tablet),Tablet是数据划分的最小逻辑单元。每个Tablet包含若干数据行。各个Tablet之间的数据没有交集,并且在物理上是独立存储的。 一个Tablet只属于一

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 敏感数据分布接口

    敏感数据分布接口 查询敏感数据发现概览结果(以分类和密级为单位) 父主题: 数据安全API

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  • 数据分布式存储

    数据分布式存储 DWS采用水平分表的方式,将业务数据表的元组分散存储到各个节点内,该优势在于,查询中通过查询条件过滤不必要的数据,快速定位到数据存储位置,可极大提升数据库性能。 水平分表方式将一个数据表内的数据,按合适分布策略分散存储在多个节点内,DWS支持如表1所示的数据分布策略。用户可在CREATE

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  • 查看敏感数据分布

    ,报错“数据连接不存在”。 约束与限制 当前敏感数据同步仅支持同步到数据地图组件。不支持将识别到的敏感数据同步到数据目录组件,且数据目录组件也不再支持手动新增、编辑敏感数据的密级和分类信息。 敏感数据同步依赖于元数据采集任务。如果未对数据连接进行元数据采集,则无法找到数据连接。 发现敏感数据并手工修正

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  • 分布

    分布 登录到 FusionInsight Manager页面,选择“主机 > 资源概况 > 分布”,可查看各集群的资源分布监控,如图1所示,默认显示1小时的监控数据。用户可单击自定义时间区间,缺省时间区间包括:1小时、2小时、6小时、12小时、1天、1周、1月。 图1 资源分布概况

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: AI

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    csv”,表示读取文件为该路径下的“sales_train.csv”。 图5 读取数据参数设置 如果源算子和目标算子其中一个及以上具有多个输出输入端口,连线时需选择输入输出端口,如图6所示。 数据集分割算子连线随机森林回归算子,数据集分割算子具有输出端口datafram_1和dataframe_2

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

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  • Storm应用开发简介

    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

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  • 应用场景

    全链路性能追踪:Web服务、缓存、数据库全栈跟踪,性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下,出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据,如何通过应用、组件和URL跟踪等多视角分析关联指标和告警数据,自动完成故障根因分析;如何基于历史数据学习与运维经验库,对异常事务智能分析给出可能原因。

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  • Storm应用开发简介

    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

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 服务分布

    服务分布 表1 服务分布 服务服务器 安装目录 端口 cas uniform-auth 10.190.x.x 10.190.x.x /app/apache-tomcat-9.0.64_uniform_auth/ 8001 父主题: 平台运行维护软件部署

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  • 服务分布

    服务分布 表1 服务分布 服务服务器 安装目录 端口 ser-gateway 10.190.x.x 10.190.x.x /app/appdeploy/portal/ser-gateway 8003 Ser-portal /app/appdeploy/portal/ser-portal

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  • 创建数据预处理作业

    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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  • Storm应用开发简介

    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

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  • 服务分布

    服务分布 表1 服务分布 服务服务器 安装目录 端口 cas uniform-auth 10.190.x.x 10.190.x.x /app/apache-tomcat-9.0.64_uniform_auth/ 8001 父主题: 二三维底板服务维护软件部署

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