大数据应用领域 更多内容
  • 数据大屏-启动大屏配置

    通过首页左上角九宫格菜单中数据大屏,进入数据屏列表页,选择对应的空间和目录 图1 新增大屏 填写屏相关信息: 屏名称:根据业务场景,配置屏名称 屏描述:根据业务场景,填写屏相关描述,更清晰的描述屏业务场景 屏尺寸:支持预置尺寸和自定义尺寸,适配不同终端展示 图2 填写屏相关信息 OneSketch

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 快速搭建数据大屏

    单击右上角右“保存”,输入屏的名称,单击“确定”,屏保存成功。 步骤5:管理屏 切换屏发布状态 单击“数据分析 > 屏”,进入屏页面。 单击屏名称,进入屏编辑页面。 发布屏:单击页面右上角“保存并发布”,屏发布成功。 下线屏:单击页面右上角后,单击“下线”,屏下线成功。

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  • 使用场景

    图1 产品架构 敏感数据加密 应用领域:政府公共事业、互联网企业、包含大量敏感信息的系统应用。 数据是企业的核心资产,每个企业都有自己的核心敏感数据。通过专属加密服务对敏感数据进行完整性校验和加密存储,有效防止敏感数据被窃取、篡改,权限被非法获取。 金融支付 应用领域:交通卡支付、电商支付、各种预付费卡支付等系统应用

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 获取大屏指定组件数据

    获取屏指定组件数据 功能介绍 获取屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 使用数据工程构建NLP大模型数据集

    1000条 - 评测NLP模型所需数据量 要求所有文本大小最大不超过100MB,目录下文件数量最多不超过100个。数据条数范围为:3-1000条。 构建NLP模型数据集流程 在ModelArts Studio模型开发平台中,使用数据工程构建盘古NLP模型数据集流程见表3。 表3

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  • 使用数据工程构建预测大模型数据集

    使用数据工程构建预测模型数据集 预测模型支持接入的数据集类型 盘古预测模型仅支持接入预测类数据集,不同模型所需数据见表1,该数据集格式要求请参见预测类数据集格式要求。 表1 预测模型与数据集类型对应关系 基模型 模型分类 数据集类型 文件格式 预测模型 时序预测分类模型

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  • 使用数据工程构建CV大模型数据集

    使用数据工程构建CV模型数据集 CV模型支持接入的数据集类型 盘古CV模型支持接入图片类、视频类、其他类数据集,不同模型所需数据见表1,数据集格式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV模型数据集类型要求 基模型 训练场景

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  • 使用数据工程构建科学计算大模型数据集

    使用数据工程构建科学计算模型数据集 科学计算模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算模型仅支持接入气象类数据集,该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 训练科学计算模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算模型训练数据要求

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  • 使用数据工程构建医学NLP大模型数据集

    - 评测医学NLP模型所需数据量 要求所有文本大小最大不超过100MB,目录下文件数量最多不超过100个。数据条数范围为:3-1000条。 构建医学NLP模型数据集流程 在ModelArts Studio模型开发平台中,使用数据工程构建盘古NLP模型数据集流程见表3。 表3

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  • 创建NLP大模型评测数据集

    在“创建导入任务”页面选择所需要的“数据集类型”、“文件格式”、“导入来源”,并单击“存储位置”上传数据文件。 NLP模型评测数据集支持的格式见表2。 表2 评测数据集格式 模型类型 评测数据集格式 NLP模型 文本-单轮问答-jsonl格式 NLP模型 其他-自定义-csv格式

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  • 创建CV大模型评测数据集

    创建CV模型评测数据集 效果优秀的模型需要保证模型拥有良好的泛化能力,即模型不仅要在已给定的数据(训练数据)上表现良好,还要能够在未见过的数据上也达到类似的效果。为了实现这一目标,模型评测是必不可少的环节。在收集评估数据集时,必须保持数据集的独立性和随机性,确保收集到的数据能够代

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  • 大模型微调需要的数据有要求吗?

    模型微调需要的数据有要求吗? AI原生应用引擎用于模型微调的数据集任务领域为“自然语言处理”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组,例如: [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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  • 大模型数据安全防护场景

    模型数据安全防护场景 训练数据资产中心 训练数据资产目录 文本敏感数据识别 文本敏感数据脱敏 OBS使用日志审计 训练数据水印

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