中软国际数据治理专业服务解决方案实践

差异化分析与报告 PostgreSQL和Microsoft SQL Server源库不支持该功能。 前提条件 “项目状态”为“完成 创建迁移项目”。 被冻结的账号，不能使用差异化分析功能。 操作场景 数据库评估时，对数据采集进行差异分析。 指与上次评估或增量评估的增量差异。其中差

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标签应用-画像查询与群体分析 画像查询 单击标签应用-画像查询，上方左侧选择对应的主体，右侧进行搜索，则下方左侧显示该搜索值的基本信息，下方右侧显示中标画像（当搜索值同时中标该主体下的多个标签时，则画像展示为多个） 图1 画像查询 群体分析 单击标签应用-群体分析，在群体分析界面，选择左

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缺陷趋势分析与质量度量 CodeArts Defect内置多种数据分析功能，提供华为特有的缺陷修复效率、遗留DI趋势、三曲线分析等专业的缺陷监控度量指标，可以对产品开发和交付过程中的缺陷趋势、严重程度和解决时间等各项数据进行深入分析。缺陷处理情况清晰可见，帮助团队快速识别和解决潜

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成分分析的信息泄露问题如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中是否存在信息泄露类风险，如敏感IP、GIT/SVN仓、弱口令、硬编码密钥等风险。 针对已识别的信息泄露类风险，可以通过查看导出报告中的告警详情，如PDF报告，可

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成分分析的信息泄露问题如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中是否存在信息泄露类风险，如敏感IP、GIT/SVN仓、弱口令、硬编码密钥等风险。 针对已识别的信息泄露类风险，可以通过查看导出报告中的告警详情，如PDF报告，可

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数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。

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成分分析的开源软件风险如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中文件包含的开源软件清单，并分析是否存在已知漏洞、License合规等风险。用户扫描完成后，建议按照以下步骤进行分析排查： 开源软件分析，分析开源软件是否存在以及软件版本是否准确。

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[labels] } moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids

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tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认值。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。 Gener

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”的内容。 计费示例 以下示例中出现的费用价格仅供参考，实际价格请参见产品价格详情中“ 对象存储服务 ”的内容。 假设某用户于2023年7月1日对15TB数据做图片处理。由于数据处理费用无适用的资源包，则按照按需计费方式分析如下。 0~10TB范围内的数据免费，因此该用户的数据处理费用为：

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成分分析的开源软件风险如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中文件包含的开源软件清单，并分析是否存在已知漏洞、License合规等风险。用户扫描完成后，建议按照以下步骤进行分析排查： 开源软件分析，分析开源软件是否存在以及软件版本是否准确。

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完成多项复杂的数据处理任务。DWR提供图形化界面，方便用户直观便捷的构建数据处理流程，同时提供了预置的算子和自定义函数能力，覆盖数据处理的各种场景。预置算子的详细介绍，请参见官方算子一览。用户在自行开发自定义函数时，函数的输入参数和输出参数需要遵守自定义函数开发规范。 DWR支持

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查询数据分析结果 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务结果。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId 是 String

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提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页，提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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统计周期内的平均覆盖率。平均覆盖率=资源包覆盖的用量/资源的总用量*100%。 资源包覆盖的用量，即资源包的已使用用量。 资源总用量，即按需资源的总用量。 场景示例：用户购买了一个云容器实例的资源包，总用量为3600秒。运行一个规格匹配的按需资源36000秒，按需资源的费率为0.00006元/秒。

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