贯标与评估流程 贯标流程 DCMM贯标流程主要分为三个阶段： 差距分析：贯标启动，进行差距分析。 能力提升：建立数据管理组织，完善制度，内部运行并开展自评估。 评估确认：组建评估队伍，开展第三方评估，获取评估报告和能力证书。 图1 DCMM贯标流程 评估流程 DCMM评估流程分为如下步骤：

查看更多 →

咨询与计费 区域和可用区 数据库、 数据仓库 、 数据湖 与华为 智能数据湖 方案 DataArts Studio 和沃土是什么关系？ DataArts Studio和ROMA是什么关系？ DataArts Studio是否支持私有化部署到本地或私有云？ 如何在IAM中创建细粒度权限策略？ 用户已添加权限，还是无法查看工作空间？

查看更多 →

物联网咨询与规划服务 云灾备咨询服务 云视频咨询规划服务 ROMA咨询与规划服务 云基础设施采用规划与设计 云应用平台采用规划与设计 aPaaS咨询与规划服务 工业软件云咨询服务

查看更多 →

研发能力评估与规划 使用精益价值树(Lean Value Tree, LVT)的方法规划敏捷转型，使得各个层级目标统一，通力协作，实现高效转型。 精益价值树是一种用来促进捕捉和共享组织级愿景和战略的工具。它是一种树型结构，因为一切都源于企业高层商业愿景。树型结构上的一切都是根据成效来表达的，所以它都将给组织提供价值。

查看更多 →

进入评估页面 登录“ 文字识别 >自定义OCR”控制台，默认进入“应用开发>工作台”页面。选择应用并单击“操作”列的“查看”，进入““应用资产””页面。 图1 进入评估页面 在“应用资产”页面，单击已有模板操作列的“评估”，进入“应用开发>评估”页面。 在“应用资产”页面，单击已有模板

查看更多 →

测试评估流程与实践 在一轮测试或者一个迭代测试完成，测试经理可组织测试组成员在华为云CodeArts TestPlan质量中心输出测试报告，进行本轮或本迭代执行评估，为后续的测试活动总结经验和教训，并为测试策略优化提供依据。 关键活动 活动描述 活动输入 活动输出 准备测试报告

查看更多 →

评估 二分类评估 聚类评估 模型应用 多分类评估 回归评估 混淆矩阵 父主题： 模型工程

查看更多 →

如果识别结果正确，可对模板作进一步评估，详情请见评估模板。 评估模板 通过上传测试图片，在线评估模板识别并提取结构化文字的能力。 首先在“应用开发>评估”页面右侧选择与待评估模板对应的原模板，然后选择本地上传测试图片或者上传在线图片，评估模板。 图4 评估模板 本地上传图片 默认进入“

查看更多 →

账号与安全 开启免密访问 账号管理 开启账号直达DB 防暴力破解 父主题： 用户指南

查看更多 →

评估项目 创建评估项目 查询评估项目列表 查询评估项目状态 查询评估项目详情 评估项目确认目标数据库类型 删除评估项目 父主题： API

查看更多 →

训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 模型评估 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括

查看更多 →

请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准

查看更多 →

情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 “整体评估”右侧显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。

查看更多 →

请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准

查看更多 →

变更评估 分片变更前，可根据以下几点对分片变更做一个初步的评估，根据评估结果选择适当的新分片数, DDM实例规格和DN实例规格, 以及DN节点个数。 数据量：可用show db status命令来获得目前现网的数据量。 DDM规格：当前DDM实例的CPU个数、内存大小、DDM节点数。

查看更多 →

、连接管理和分析模块。采集模块可以收集源集群的数据，包括命名空间、工作负载、节点、网络等；连接管理模块负责与源集群的API Server建立连接；分析模块分为聚合输出和评估推荐两部分，旨在输出源集群的采集数据（生成“cluster-*.json”文件）以及提供目标集群的推荐信息（生成“preferred-*

查看更多 →

、连接管理和分析模块。采集模块可以收集源集群的数据，包括命名空间、工作负载、节点、网络等；连接管理模块负责与源集群的API Server建立连接；分析模块分为聚合输出和评估推荐两部分，旨在输出源集群的采集数据（生成“cluster-*.json”文件）以及提供目标集群的推荐信息（生成“preferred-*

查看更多 →

、连接管理和分析模块。采集模块可以收集源集群的数据，包括命名空间、工作负载、节点、网络等；连接管理模块负责与源集群的API Server建立连接；分析模块分为聚合输出和评估推荐两部分，旨在输出源集群的采集数据（生成“cluster-*.json”文件）以及提供目标集群的推荐信息（生成“preferred-*

查看更多 →

聚类评估 概述 对聚类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 聚类的评估指标：轮廓系数silhouette等 参数说明 参数 子参数

查看更多 →

回归评估 概述 对回归模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 回归的评估指标：mae、mse、rmse 参数说明 参数 子参数 参数说明

查看更多 →

选择期望的目的端系统盘规格类型。 数据盘规格偏好 选择期望的目的端数据盘规格类型。 虚拟机规格调整 选择主机性能规格的推荐策略。 选择“匹配源端”，会推荐与源端主机性能相同或最接近的CPU核数、内存大小。 选择“基于性能”，需要先完成源端主机性能采集，获取源端主机性能负载数据，再通过设置数据处理

查看更多 →