中软国际数据治理专业服务解决方案实践

智能去噪 智能去噪支持对以下三类数据屏蔽： AP屏蔽：对不需要参与到“网络健康度”、“网络问题分析”统计的AP进行屏蔽。 用户屏蔽：对不需要参与到“网络健康度”、“网络问题分析”统计的用户进行屏蔽。 SSID屏蔽：对不需要参与到“网络健康度”、“网络问题分析”统计的SSID下接入的所有用户进行屏蔽。

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Flink 需要 rownum = 1 以确定该查询是否为去重查询。 注意事项 无 示例 根据order_id对数据进行去重，其中proctime为事件时间属性列 SELECT order_id, user, product, number FROM ( SELECT *,

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系统会从原始数据中去除上述噪声点，并采用线性插值的方法对去除噪声的数据进行填充。操作步骤如下。 单击表头，选择需要数据去噪的特征列。 单击“数据准备”，从下拉框中选择“数据去噪”。 弹出“数据去噪”对话框。检查“已选择特征”是否为用户选择的特征列。 单击“确定”，执行数据去噪。 父主题： Python和Spark开发平台

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窗口去重 功能描述 窗口去重是一种特殊的去重，它根据指定的多个列来删除重复的行，保留每个窗口和分区键的第一个或最后一个数据。 对于流式查询，与普通去重不同，窗口去重只在窗口的最后返回结果数据，不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此，窗口去重查询在用户不需要更新结果时，

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则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标

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新列名 经过去噪后产生的新数据的列名。如果不设置，则直接在原有特征列上进行去噪处理。 时间列 待去噪时序数据的时间列。 其他参数配置 该参数用于在去噪时指定frac值。 去噪使用了statsmodels的局部加权回归散点平滑法（locally weighted scatterplot smoothing

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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ingTimeWindows类型窗口有效，单位为秒。 去噪字段: 指定去噪字段进行计算。 去噪算法: 指定去噪的算法类型，MaxCountOfValue/MinCountOfValue是某个取值出现的次数最多/最小则为正常数据。 算子如果配置正确，提示为： 算子如果配置错误，提示为：

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网络环境监控”，单击“查看全部指标”，跳转至无线健康度首页。 单击“智能去噪”。 屏蔽系统自动判断出的离网AP、边缘AP。 在“设备”页签，选择待屏蔽AP，单击“屏蔽去噪”。 确认是否要选中“同时屏蔽问题分析”，单击“确认”。 手动屏蔽AP。 在“设备”页签，单击“手动添加”。 输入

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均值填充、中位数填充或删除缺失数据。 数据标准化：将数据转换为统一的格式或范围，特别是在处理数值型数据时（如归一化或标准化）。 去噪处理：去除无关或异常值，减少对模型训练的干扰。 数据预处理的目的是保证数据集的质量，使其能够有效地训练模型，并减少对模型性能的不利影响。 模型开发：

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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J

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别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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可信联邦学习作业是 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，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。

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文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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旦请求出现错误，往往要在多台机器上反复翻看日志才能初步定位问题，对简单问题的排查也常常涉及多个团队。 架构梳理难 在业务逻辑变得逐渐复杂以后，很难从代码层面去梳理某个应用依赖了哪些下游服务（数据库、HTTP API、缓存），以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑的梳理、架构的治理和容

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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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