有了人口库标准表后，对于原业务库中不符合标准规则的数据进行处理即数据清洗，标准表生成成功后，通过配置修复规则对贴源层数据简单修复、值处理等操作和通过过滤规则将不符合规则的错误数据过滤掉从而形成数仓中的标准层数据。 图3 落标与清洗3 比如对人口信息基本表的标准表 S_ST_XTGLB_t_rk_baseinfo

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times 否 以相同的过滤条件查询的层数 Integer [1,10] 1 第一层的过滤条件是对初始节点的过滤，因此仅vertex_filter参数有效。 最后一层的点过滤条件也是对初始节点的过滤。 环路的长度范围是 3-10，因此过滤层数是 4-11 层。 表3 response_data

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user_id text - 执行该查询的数据库用户。 table_name text - OBS外表的表名。 file_type text - 底层数据保存的文件格式。 time_stamp time_stam - 扫描操作开始的时间。 actual_time double - 扫描操作执行时间，单位为秒。

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查询标识。 user_id text 执行该查询的数据库用户。 table_name text OBS外表的表名。 file_type text 底层数据保存的文件格式。 time_stamp time_stam 扫描操作开始的时间。 actual_time double 扫描操作执行时间，单位为秒。

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user_id text - 执行该查询的数据库用户。 table_name text - OBS外表的表名。 file_type text - 底层数据保存的文件格式。 time_stamp time_stam - 扫描操作开始的时间。 actual_time double - 扫描操作执行时间，单位为秒。

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user_id text - 执行该查询的数据库用户。 table_name text - OBS外表的表名。 file_type text - 底层数据保存的文件格式。 time_stamp timestamp with time zone - 扫描操作开始的时间。 actual_time

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析及通用抽象，主要完成如下项任务： 依据华为数据架构方法论，通过业务分析，设计生产工艺领域主题域分组/主题域/业务对象/逻辑实体/属性等5层数据资产目录； 完成生产工艺领域核心数据概念模型、逻辑实体及逻辑模型设计； 完成核心数据数据标准设计，包含业务标准、技术标准等 基于所设计资

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析及通用抽象，主要完成如下项任务： 依据华为数据架构方法论，通过业务分析，设计生产工艺领域主题域分组/主题域/业务对象/逻辑实体/属性等5层数据资产目录； 完成生产工艺领域核心数据概念模型、逻辑实体及逻辑模型设计； 完成核心数据数据标准设计，包含业务标准、技术标准等 基于所设计资

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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ModelArts集成了深度学习和机

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user_id text - 执行该查询的数据库用户。 table_name text - OBS外表的表名。 file_type text - 底层数据保存的文件格式。 time_stamp timestamp with time zone - 扫描操作开始的时间。 actual_time

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采集”进行深度采集。首次深度采集完成后，可以单击深度采集列的“重新采集”按钮，进行多次深度采集。采集完成后，可以进行下一阶段迁移方案设计。 对象存储深度采集 通过深度采集获取对象存储资源的详细信息，以提高迁移集群规格评估的准确性。请按照以下步骤进行对象存储资源深度采集。 在源端内

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基本概念 概念名称 描述 资源 一个云服务可以有多种资源。资源可以是VPC，虚拟机，也可以是某种微服务应用，或者是类似于安全策略，DNS记录等高层数据模型。 模板 模板是一个HCL语法文本描述文件，支持tf、tf.json、zip包文件格式，用于描述您的云资源。 资源编排 根据模板完成各种云资源的创建。

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需要开展远程教育和在线实践教学的高校和职业院校，可以利用造风者平台快速搭建实验环境，实现线上线下教学的无缝对接。 方案架构 本方案通过搭建一个基于华为云的在线学习网站，结合私有云中配套的沙箱虚拟资源平台，构建一个可在线学校并能进行实践的沙箱平台，平台底层与华为云进行打通，灵活地进行华为云资源的调用，满足沙箱实验对于云资源的应用要求。

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采集”进行深度采集。首次深度采集完成后，可以单击深度采集列的“重新采集”按钮，进行多次深度采集。采集完成后，可以进行下一阶段迁移方案设计。 对象存储深度采集 通过深度采集获取对象存储资源的详细信息，以提高迁移集群规格评估的准确性。请按照以下步骤进行对象存储资源深度采集。 在源端内

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。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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介绍Python编程相关的基础知识 人工智能数学基础 介绍数学与人工智能的关系，线性代数、概率论及更优化问题 深度学习预备知识和深度学习概览 介绍深度学习预备知识，深度学习概览 华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验

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标准存储->深度归档存储 存储费用 转换为深度归档存储后，按深度归档存储计算存储费用。 低频访问存储->深度归档存储 存储费用 转换为深度归档存储后，按深度归档存储计算存储费用。 当低频访问存储早于30天转换为深度归档存储，需要补足剩余天数的低频存储费用。 归档存储->深度归档存储 存储费用

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AutoGenome AutoGenome为Notebook镜像，是一个利用AutoML等技术帮助科研工作者在基因组学数据上端到端实现深度学习网络搜索，训练，评估，预测和解释的工具包。 数据 人基因组数据 GRch38-reference数据集为人类基因参考基因组，广泛用于人类基

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，并同步至迁移中心。 单击“确定”，系统会自动检查凭证绑定状态。当采集状态为就绪时，单击深度采集列的“采集”进行深度采集。首次深度采集完成后，可以单击深度采集列的“重新采集”按钮，进行多次深度采集。 父主题： 资源发现与采集（复杂项目）

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分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率 (value_keep_probability)

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