中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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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最长12字节 发送时的视频丢包率 videoLossNumSend int [0, 12] 发送时的视频丢包个数 videoLossPerRev String 最长12字节 接收时的视频丢包率 videoLossNumRev int [0, 12] 接收时的视频丢包个数 AuxVideoLossPerSend

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安全认证签名的内容是否包括Body体 包括。除了几个必选的请求头部参数，Body体也是签名要素之一。例如有一个使用POST方法上传文件的API，那么在签名过程中，会取这个文件的hash值，参与生成签名信息。 关于签名的详细指导，可参考：签名认证算法详解。 父主题： API认证鉴权

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特征工程处理数据集的计算平台。 创建人 发布服务的用户名。 创建时间 发布服务的时间。 活动时间 最新执行特征工程任务的时间。 简介 特征工程服务的简介。 查看特征工程服务详情，包括特征工程任务的列表信息。 创建特征工程任务。 删除特征工程服务。 父主题： 特征工程

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离散化连续特征区间数量 None is_sparse 是 是否是K:V的稀疏特征 False kv_col 否 稀疏特征列名 "" item_spliter 否 K:V特征中每个item之间的分隔符 "," kv_spliter 否 K:V特征中每个key与value之间的分隔符 ":"

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全局特征信息文件 在特征工程、在线模块，近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。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。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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50th百分位数）：数据集的中间值； 下四分位数（Q1 / 25百分位数）：最小数（不是“最小值”）和数据集的中位数之间的中间数； 上四分位数（Q3 / 75th Percentile）：数据集的中位数和最大值之间的中间值（不是“最大值”）； 四分位间距（IQR）：第25至第75个百分点的距离 上边缘：Q3 + 1

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主要实现对KPI的数据分布特征进行分析，自动选择特征及参数。并提供四大类，80+特征的自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块 主要支撑公共学件与用户的交互，包括数据管理、数据的可视化展示、专家经验注入等。

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命令中直接使用 cli-output 响应数据的输出格式[json|table|tsv] 命令中直接使用 cli-query 筛选响应数据的JMESPath路径 命令中直接使用 cli-output-num table输出时，是否打印表格的行号。取值为true或false，默认为true

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特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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用户单击“配置”，在弹出的“配置参数”对话框中分别输入“参数名”、“默认值”和“当前值”，即可修改超参值。 执行记录：查看全量数据应用的历史记录。并支持在“执行记录”中删除全量数据应用操作或重新执行全量数据应用操作。 执行：将特征操作流应用在导入特征工程的全量数据上，并生成经过特征处理的新数据。

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hm”下方的“算法工程”，弹出的“新建”对话框。 输入“名称”，示例：code-123，单击“确定”。 “code-123”算法工程创建完成，在界面左侧的代码目录，可以看到新增的“code-123”目录及其相关的主文件、子目录等。 不同的算法工程，均会有与算法工程同名的目录，且同

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查询全局特征配置 功能介绍 该接口用于查询全局特征配置。 URI POST /v1/{project_id}/globalFeatures 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用

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查询全局特征配置 功能介绍 该接口用于查询全局特征配置。 URI POST /v1/{project_id}/globalFeatures 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用

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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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支持多种部署模式 公有云部署：数据允许出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴、华为内部研发。 合营云部署：数据不出局，面向用户为有合营云的大T。 华为云Stack 部署：数据不出局，面向用户为无合营云的大T。 GDE部署：数据不出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴。 父主题： 用户指南

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待提取用户特征 (user_features) 是 JSONArray 从全局特征文件提取输入的用户特征，对不同类型的特征进行相应的处理，处理后的数据用于排序模型训练。 特征必须来自用户属性配置表中定义的特征。 [{ "feature_name": "age", "feature_type":

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线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 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 特征的重要性和特征在线性模型中的weights，格式是dataFrame。

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统计漏洞类型及分布情况。 图2 漏洞类型分析 服务端口列表 查看目标网站的所有端口信息。 图3 网站的端口列表 漏洞根因及详情 您可以根据修复建议修复漏洞。 图4 漏洞根因及详情 父主题： 报告类

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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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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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