Integer 运行任务ID，即报告ID。启动任务（更新任务状态或批量启停任务）接口，会返回运行任务ID。 case_run_id 是 Integer 运行用例ID，报告管理中的“当前任务用例列表”接口，使用任务运行id（task_run_id）作为路径参数，可以查询到该报告关联的用例运行id集合，即返回结构体中result

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“创建报告”或单击“进度查看”，进入“演练记录详情”页，在右侧单击“创建演练报告”。 图2 演练记录列表 图3 演练记录详情 进入“演练报告”页面，更新报告名称。 图4 演练报告详情 进入演练报告详情页面，输入演练时长，单击“确认”。 图5 编辑演练时长 在“演练报告”页面，单击

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安全报告 创建或复制安全报告 查看安全报告 下载安全报告 管理安全报告 父主题： 安全态势

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大数据校验 Hive校验结果中的源端数据和目的端数据显示为“0”或“-1” Hive校验的sum统计结果显示未达标 DLI 校验任务出现大量失败表 Delta 数据量较大时，如何优化校验任务？

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大数据血缘 部署迁移工具Edge 采集元数据 血缘采集

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数据分析 数据统计分析，基于大数据思维，通过对网站各项内容指标的统计，为网站的运维和绩效管理提供有效的数据支撑。 系统可以对门户网站的性能指标进行监控，可以以浏览器方式动态的展示相关的监控指标，并且可以监控网站的访问情况，生成访问日志，详细一的记录访问网站的IP地址、所访问的栏目等内容。

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数据分析 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS

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数据分析 使用 GaussDB (DWS)秒级查询交通卡口通行车辆行驶路线 使用GaussDB(DWS)分析某公司供应链需求 使用GaussDB(DWS)分析零售业百货公司经营状况

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数据分析 经营数据分析 联营活跃用户分析 父主题： 商品交易

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数据分析 您可以为 域名 定制运营报表来查看不同时段的统计数据，方便了解域名运行情况，及时调整业务。 注意事项 运营报表中最多可支持添加100个加速域名。 定制的运营报表有效期最长为1年。 可查询的时间跨度最长为31天，支持查看最近90天的历史数据。 最小统计粒度以天为单位。 统计时

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数据分析 分发统计 播放统计

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使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景

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重保风险预测 使用场景 仅白名单用户可以使用重保风险预测。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“容量优化 > 重保风险预测”。 单击“风险分析”进行风险预测配置。 批量参数设置，选择活动时间段。 配置容量阈

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联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质，包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数

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训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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调试代码。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“返回结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签，重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码：其中预测分析要求数据集中数据的预测列名称为class，否则会导致预测失败。

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在线服务 步骤7：在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面，单击在线服务名称，进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中，切换到 “预测“ 页签，单击“上传”，从本地上传待预测数据，格式参考算法说明。 本地上传数据完成后，单击“预测”，开始预测。 图9 预测结果 步骤8：清除资源

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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API

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分子属性预测（MPP） ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题： API（AI辅助药物设计）

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得到模型时的输出（预测项）。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。 当前由于特征筛选算法限制，预测数据列建议放在数据集最后一列，否则可能导致训练失败。 表格数据集示例： 以银行存款预测数据集为例：根据预测人的年龄、工作类型、

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