场景描述 本节以构建一个办公用品入库登记表为例，讲解单个事件表单的制作过程。 前提条件 需先构建模板集，在模板集内构建事件流和看板。 预期效果 使用办公用品入库登记表录入办公用品信息。 图1 办公用品入库登记表 查看并统计办公用品录入数据。 图2 统计办公用品 构建事件流 登录圆

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管理数据库权限 默认权限机制 角色管理 用户管理

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药物数据库管理 创建数据库 获取数据库列表 删除数据库 更新药物数据库 数据库追加文件 父主题： API（盘古辅助制药平台）

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数据库权限管理 同步IAM用户到数据库 查询所有数据库用户/角色 查询指定用户信息 修改指定用户信息 修改数据库对象权限 查询数据库对象权限 获得集群运维账户状态 执行运维用户操作 父主题： API说明

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数据库管理命令 创建数据库模板 获取数据库模板 删除数据库模板 导入数据库模板 创建数据库实例 获取数据库实例 删除数据库实例 引用数据库或者导入数据到指定数据库 修改数据库实例

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据、物品数据和行为数据。 用户数据 用户数据包括数据源中的“用户属性表”和用于近线计算的“用户画像”数据。用户数据记录用户的属性信息，例如地域、爱好等。 物品数据 物品数据包括数据源中的“物品属性表”和用于近线计算的“物品画像”数据。物品数据记录物品的属性信息，例如类别、长度等。

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数据库管理语法 支持的数据库管理语法 SHOW COLUMNS SHOW CREATE TABLE SHOW TABLE STATUS SHOW TABLES SHOW DATABASES 如果未搜索到对应的库，请先检查账号的细粒度权限。 SHOW INDEX FROM SHOW

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⼯⼚模块：⼯⼚在APS中主要起到数据的归组的作⽤，如资源、物品、BOM等都是可以按⼯⼚进⾏分组 图5 ⼯⼚管理界面 库存点物品：在库存点物品管理界⾯可对相关库存点物品进⾏设定。库存点物品（以下简称为物品）可维护成品、半成品、原材料等物品主档信息，包括物品代码、名称、规格属性、计划属性、⽣产属性、采购属性、销售属性等信息。

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解除云办公服务锁定状态 功能介绍 该接口目前支持解除云办公服务锁定状态。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/w

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事务管理和数据库管理 事务管理 数据库管理 父主题： MySQL语法迁移

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安全办公园区解决方案 方案概述 部署指南

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。 user_group String 桌面用户所属的用户组。 sudo：Linux管理员组。 default：Linux默认用户组。 administrators：Windows管理员组。管理员拥有对该桌面的完全访问权，可以做任何需要的更改（禁用操作除外）。 users：Win

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描述 is_lock Integer 云办公服务是否被锁定，0代表未锁定，1代表锁定。 lock_time String 云办公服务锁定时间，格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss，时区：UTC。 lock_reason String 云办公服务锁定原因。 状态码： 400 表4

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创建和管理数据库 图1 创建和管理数据库 前提条件 用户必须拥有数据库创建的权限或者是数据库的系统管理员权限才能创建数据库，授予创建数据库的权限请参见用户及权限。 背景信息 初始时， GaussDB 包含三个模板数据库template0、template1、templatea，tem

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小。 单击可以删除对应行的行为权重。 物品曝光；1.0 物品最近邻域数 在ItemCF算法中使用，指定某个物品的若干个最近邻物品，构成该物品近邻集合。 50 相似性度量方式 计算用户或物品特征表达相似性的方式。在ItemCF算法中，每个物品会基于对它有过行为的用户表示为特征向量，向量每一维是一个<user_id

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本实践针对用户的单次推荐预测请求，在返回的物品列表中，对规定的属性进行打散，避免推荐结果出现同一属性物品扎堆出现的现象。 本实践的基本流程如下： 准备工作 创建数据源 配置在线服务参数 获取推荐结果 准备工作 已注册华为云帐号，并且账号为可用状态。 确保用户选择的属性在物品表存在相应的字段属性，若不存在，统一按照默认（不打散）处理。

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在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如，给用户推荐物品，主体是用户，客体是物品；给物品推荐用户，主体是物品，客体是用户；给用户推荐用户，主体是用户，客体是用户；给物品推荐物品，主体是物品，客体是物品。 纯排序场景中，该参数为传入待排序物品列表的字段，传入物品集供模型排序使用。 rec_num -

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短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容，如实时搜索量前几的新闻或者物品。 前提条件 已经存在创建成功并完成数据探索的数据源。

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宽表：推荐系统内部格式，以行为数据为主，将行为数据中涉及到的用户数据和物品数据整合成一条数据。 画像：画像分为用户画像和物品画像，分别用于存储用户输入的用户特征和物品特征。如果同一用户或物品有多条记录，将会按照用户ID或者物品ID去重。 前提条件 已按照创建离线数据源操作指导完成数据源的创建。

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当数据源创建完成，您可以进入数据源详情页面进行数据质量管理操作。数据质量管理操作可以将离线数据源经过数据特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。经过数据质量检测来确保数据的合法性。 数据结构介绍 数据结构步骤的主要目的是读取用户上传的离线数据，解析用户特征和物品特征中每一个属性的数据格式、统计所有行为，然后保存解析生成的数据格式。

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最大次数：某用户对某物品产生某行为的最大次数。 系统默认行为类型包括： view：物品曝光 click：用户点击物品 collect：用户收藏了某个物品 uncollect：用户取消收藏某个物品 search_click：用户点击搜索结果中的物品 comment：用户对物品的评论 share：分享

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