中软国际数据治理专业服务解决方案实践

学习路径和在线课程是什么关系？ 学习路径是基于学员角色或学习场景等定制的循序渐进的学习体系、推荐的个性化方案课程，帮助您从海量基础在线课程中迅速定位所需课程、开启云上热门技术之旅；在线课程即华为云开发者学堂提供的基础培训课程。 父主题： 华为云培训常见问题

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学习与赋能合作伙伴发展路径 华为云学习与赋能伙伴发展路径关注伙伴的培训与赋能、课程开发等核心能力，并通过激励和权益来支持学习与赋能伙伴的成长，帮助伙伴建立可盈利、可持续发展的业务模式，赋能华为云生态。 角色选择 角色认证 父主题： 发展路径

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路径 包名 样例类名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.path ShowPathDetailSample 查询路径详情 父主题： 样例参考

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路径 包名 样例类名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.path ShowPathDetailSample 查询路径详情 父主题： 样例参考

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据J

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别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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夹。 参考该步骤，依次创建用于存放元数据的路径，例如： Catalog存储路径：lakeformation-test/catalog1 数据库存储路径：lakeformation-test/catalog1/database1 数据表存储路径：lakeformation-test

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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获取治理之后数据的路径 功能介绍 从日志中获取治理之后数据的路径。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/tasks/getgorvnobs?progressId={progressId}&taskId={taskId}&taskType={taskType}

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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大容量数据库 大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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路径生成 GS_222100001 错误码： could not determine which collation to use for ILIKE. 解决方案：请使用COLLATE子句显式设置排序规则。 level： ERROR 父主题： 优化器

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路径API 查询路径详情(1.1.6) 父主题： 内存版

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时序路径 从一个点出发搜索到目标节点的时序路径（时序路径满足动态图上信息传播的有序性，路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边的经过时间），在画布上呈现点、边随时间递增（或非减）的变化趋势。 该功能可以通过strategy参数调整搜索的是距离最短的时序路径，还是尽早到达目标节点的时序路径。具体操作步骤如下：

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新建数据大屏 大屏概述 新建大屏 大屏全局参数配置 大屏组件 预览大屏 发布大屏 复制大屏 大屏分享协作 管理大屏

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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发展路径 华为云为伙伴量身定制了学习、成长、业务开展的路径，伙伴可以根据公司自身业务方向选择以下一个或几个发展路径，助力伙伴业务持续高速发展。 伙伴发展路径简介 软件合作伙伴发展路径 服务合作伙伴发展路径 数字化转型咨询与系统集成伙伴发展路径 学习与赋能合作伙伴发展路径 总经销商合作伙伴发展路径

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DataSet数据，使用health cd命令切换到该路径，并使用health ls名称查看详细数据。 当由引用数据的路径，切换到自己项目数据时，需指明具体的路径。 health cd gene-assent:/DataSet/ health ls 父主题： 数据管理命令

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大容量数据库 大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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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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