python 数据处理机器学习

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Python 样例发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、环境要求基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。发送短信为单模板群发短信示例，发送分批短信为多模板群发短信示例。本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使

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Python 样例语音通知API、呼叫状态通知API、话单通知API 环境要求 Python 3.0及以上版本。引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。打开命令行窗口，执行pip install requests命令。执行pip

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数据处理简介

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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数据处理费用

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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什么是Ray

在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray Tune（用于超参数调整）、RLlib（用于强化学习）、Ray Serve（用于模型服务）等，以满足不同场景下的需求。应用场景 Ray作为一个分布式机器学习计算框

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Python 本节以IntelliJ IDEA版本为例，介绍如何在Python环境中集成API请求签名的SDK。您可以直接导入示例工程体验，然后参考调用说明部分将签名SDK集成到您的应用中。签名SDK只包含签名功能，不包含云服务的SDK功能，云服务SDK请参见SDK。准备环境

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n或者python3，查看Python是否已经安装。python命令只能查询Python 2.x版本，python3命令只能查询Python 3.x版本，如果无法确认Python版本，请分别输入两个命令查看结果。以Python 3.x为例，得到如下回显，说明Python已安装。

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Python 样例语音验证码场景API、呼叫状态通知API、话单通知API 环境要求 Python 3.0及以上版本。引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。打开命令行窗口，执行pip install requests命令。

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Python 样例发送短信（示例1）、发送分批短信（示例1）发送短信（示例2）、发送分批短信（示例2）接收状态报告、接收上行短信环境要求基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。引用库 requests 2.18.1（仅示例1引用）请自行下载安装Python

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用户可以参考表1和表2配置Python节点的参数。表1 属性参数参数是否必选说明 Python语句或脚本是可以选择Python语句或Python脚本。 Python语句单击“Python语句”参数下的文本框，在“Python语句”页面输入需要执行的Python语句，选择Python脚本。

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方案概述

FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。方案优势快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelA

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方案概述

FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。方案优势快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelA

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AI智能生成

使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。父主题：功能特性

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Standard 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。 ModelArts

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

适用于人工智能与机器学习场景的合规实践该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示：表1 合规包示例模板说明合规规则规则中文名称涉及云服务规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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应用场景

机器学习，对客户进行分类和信息查询，识别出大型客户，加强服务，进一步提升客户满意度。图2 场景示例图数据接入备份将大量滚动日志文件传输到云端做备份，用于数据丢失或异常后的恢复和故障分析。同时大量小文本文件可合并转储为大文件，提高数据处理性能。图3 场景示例图 IOT分析应用

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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、gender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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时序数据处理

时序数据处理缺失时间填充时序序列是在连续的等间隔时间点采集的序列，缺失时间填充即根据已知的时间信息，补充缺失的时间。缺失时间填充完成后，其值可通过“数据处理 > 数据清洗 > 空值填充”菜单，进行空值填充。操作步骤如下所示。单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 时序数据处理

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栅格数据处理

栅格数据处理打开 SuperMap iDesktop 图1 打开在数据的数据处理选项卡下面选择重分级，选择源数据，设置参数图2 设置参数执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集在数据的数据处理选项卡下面选择重采样，选择源数据，设置参数采样模式

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如何在DLI中运行复杂PySpark程序？

k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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数据处理(OT应用)

数据处理(OT应用) IoT边缘云服务为应用提供总线对接能力、设备命令下发能力。IoTEdge对应用的日志、数据存储目录进行统一配置，应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接收来自总线的设备数据上报，对数据进行处理，将处理后的数据通过输出点发送到总线。 App也可以

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