典型案例 控制台图形界面模式 控制台代码编辑模式 父主题： 图片处理

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典型应用 游戏应用 游戏应用可以将一些游戏数据，如用户装备、用户积分等存储其中。游戏玩家活跃高峰期，对并发能力要求较高，可以快速灵活添加计算节点以应对高并发场景。 优势： 灵活：游戏开服6小时内需多次扩容，GeminiDB Mongo计算节点增加，扩容性能倍数提升，可灵活轻松应对。

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典型应用 游戏 在游戏应用中，可以将一些用户信息，如用户装备、用户积分等存储在DDS数据库中。游戏玩家活跃高峰期，对并发能力要求较高，可以使用DDS的集群类型，应对高并发场景。DDS副本集和集群架构的高可用特性，能够满足游戏在高并发场景下持续稳定运行。 另外，DDS兼容Mongo

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典型组网 华为乾坤安全分支组网由园区AP、交换机和出口网关组成，由华为乾坤云管理平台统一管控。分支间以及分支与总部、分支与云之间支持通过VPN互联，常见的广域互联技术包括SD-WAN和IPsec VPN互联技术，前者推荐路由器（AR）作为出口网关设备，后者推荐防火墙作为出口网关设备。

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典型场景 场景1： 初始化 场景2： 查询投屏码 场景3：设置TLS证书验证 场景4： 连接/断开连接 场景5： 开始投屏 场景6： 停止投屏 场景7：投放音频 场景8： 遥控器 场景9： 设备推送 场景10：错误上报 场景11：去初始化 父主题： IOS SDK

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典型组网 本节以企业分支访问华为云单个VPC场景为例，介绍IEG设备侧的典型组网。 表1 典型组网 组网场景 组网说明 组网图 组网配置 设备直挂LAN侧动态（DHCP）上云 适用于企业分支/门店等新建网络场景，IEG设备作为企业分支内网关使用，直接连接二层交换机。 IEG设备支

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典型场景 典型场景接口调用概览 场景1： 初始化 场景2： 账号密码方式登录 场景3： App ID方式登录 场景4： 预约会议 场景5： 编辑会议 场景6： 创建会议 场景7： 加入会议 场景8： 退出登录 父主题： Android SDK

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典型场景 本小节描述SDK在场景使用时的接口调用顺序和接口调用示例。 典型场景接口调用概览 场景1：初始化 场景2：登录 场景3：预约会议 场景4：编辑会议 场景5：创建会议 场景6：加入会议 场景7：添加与会者 场景8：退出登录 父主题： Mac SDK

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典型应用 读写分离 数据多样化存储

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典型场景 SQL诊断场景 父主题： 数据库监控（DMS）

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特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程，这里暂不使用，会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情，可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”，进入特征工程首页，如图1所示。

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行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前，需要提供一份全局的特征信息文件，后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 保留已有宽表

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RESTATE signature_type 否 String 特征类型。 signature_name 否 String 特征名称。 signature_attributes 否 Array of 表4 objects 特征属性。 表4 MetadataAttributeRequest

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离散特征分析 概述 离散值特征分析通过每个离散特征的gini，entropy，gini gain，information gain，information gain ratio等和每个离散值对应的gini，entropy指标，方便对离散特征进行理解。 输入 参数 子参数 参数说明

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特征异常检测 概述 特征异常检测的方法包括箱型图（Box-plot）和AVF（Attribute Value Frequency） 箱型图用于检测连续值类特征的数据，根据四分位数检测异常特征。 AVF用于检测枚举值类特征的数据，根据枚举特征的取值频率及阈值检测异常特征。 箱型图异常检测

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特征工程 如何选中全量特征列？ 算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 特征工程和算法工程的关系？ JupyterLab环境异常怎么处理？ 父主题： 常见问题

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特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题： 用户指南

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特征管理 特征操作接口 父主题： 应用模型

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由于发布后的数据集不会默认启动数据特征分析，针对数据集的各个版本，需手动启动特征分析任务。在数据特征页签下，单击“启动特征分析”。 在弹出的对话框中配置需要进行特征分析的数据集版本，然后单击“确定”启动分析。 “版本选择”，即选择当前数据集的已发布版本。 图1 启动数据特征分析任务 数据特征分析任务启动

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特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题： 数据特征

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需要被进行尺度变换的特征名 - scale_method 尺度变换的方法 "ln" item_spliter 离散型特征的，iterm之间的分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV的分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题： 特征工程

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