端边云车联网Serverless数据湖解决方案

言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data

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数据处理 数据处理介绍 创建工作流 启动工作流

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数据处理 数据处理简介 数据批导 数据处理 回放仿真

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数据处理 数据集 数据探索 数据采样 数据清洗 数据合并 数据转换 特征选择 时序数据处理 自定义 发布算法工程服务 父主题： JupyterLab开发平台

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数据处理 创建算子 批导数据 处理数据 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发

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数据处理 作业总览 作业队列 算子管理 算子示例 父主题： 数据处理

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数据处理 图片处理 Data+ 在线解压

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数据处理 在数据服务首页左侧导航，选择“首页>我的数据集”。 在“我的数据集”页签单击新增的数据集。 单击“应用数据集 > 数据处理”。 进入“新增作业”界面，如图1所示。 参数说明如下所示： 作业名称：自定义输入。 开发环境：选择通用编辑器。 作业位置：存储作业脚本的 数据湖 OB

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数据处理 数据处理支持什么类型脚本？ 运行环境如何安装Python包？ 数据处理可以处理哪些数据源中的数据？ 用户注销后，是否会清理数据服务对应的个人数据以及资源，是否还会计费？ 父主题： 常见问题

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数据处理 Python API接口 管理新增作业 创建开发环境 父主题： 管理基础工具

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数据处理 数据导入 此项功能现已集成在个模块的“导入”功能里，个别功能界面没没有导入功能的需要 EXCEL 导入数据，在此处导入 ； 选择需要导入的单据类型，单击“导入”，选择需要导入的文件，确定导入即可。 图1 数据导入 数据更新 海关基础参数更新 单击“数据更新”模块 图2 数据更新

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使用CES监控 DLI 服务 您可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索 数据湖探索 服务产生的监控指标和告警信息。 例如监控DLI队列资源使用量和作业的运行情况。了解更多DLI支持的监控指标请参考使用CES监控DLI服务。 使用 CTS 审计DLI服务 通过 云审计 服务，您可以记录与D

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现单个对象粒度的复杂任务处理，可以指定某个对象立即执行某个特定的工作流。 图1 数据处理工作流 优势 简单易用：通过控制台的图形化界面，轻松按需搭建数据处理流程。 功能强大：支持华为云各种数据处理服务的工作流处理能力。 容错性好：通过内置错误重试能力，自动重试失败或超时的任务，对

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 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、MXNe

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low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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数据处理费用 当您使用图片处理功能时，对象存储服务OBS会收取相应的费用。 计费说明 资费项 计费项 含义 适用的计费模式 数据处理费用 图片处理 被处理的原图片的实际大小。 具体请参见图片处理如何收费？ 按需计费 产品 定价 详细的服务资费费率标准请参见产品价格详情中“对象存储服务”的内容。

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 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

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。

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在介绍Workflow之前，先了解MLOps的概念。 MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤：项目设计、

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Python 简介 开始工程 构建环境 代码编辑 代码浏览 代码搜索 代码校验 测试 调试 启动配置

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