signed_new_source String 签名后的处理后样本地址。 signed_origin_source String 签名后的原样本地址。 version_id String 数据处理任务的版本ID。 请求示例 查询数据处理任务版本的结果展示 GET https://{endpoint}/

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待进行时间特征提取的时间列。 预提取时间特征 要提取的时间特征。默认为“全量提取”，指提取全部的时间特征。此外还支持提取“年”、“月”、“日”、“时”、“分”、“秒”、“星期几”、“一年中的第几天”、“一年中的第几周”、“季”这些时间特征。 新列名 提取出时间特征后产生的新特征列的列

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栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据的数据处理选项卡下面选择重分级，选择源数据，设置参数 图2 设置参数 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择重采样，选择源数据，设置参数采样模式

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kenizer的存放路径。 - 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。 - seq-length：是一个用于计算序列长度的函数。它接收一个序列作为输入，并返回序列的长度，需和训练时参数保持一致。 - workers：数据处理线程数。 --m

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kenizer的存放路径 -workers：设置数据处理使用执行卡数量 -append-eod：参数用于控制是否在每个输入序列的末尾添加一个特殊的标记。这个标记表示输入序列的结束，可以帮助模型更好地理解和处理长序列。 seq-length：是一个用于计算序列长度的函数。它接收一个

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SQL脚本将源数据表清洗之后导入DWI层的标准出行数据表。 将基础数据插入维度表中。 将DWI层的标准出行数据导入DWR层的事实表中。 数据汇总，通过Hive SQL将出租车行程订单事实表中的数据进行汇总统计并写入汇总表。 运维调度 数据管理 数据管理功能可以协助用户快速建立数据模型，为后续的脚本和作业开发

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创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TI CS 平台内完成数据处理到建模的闭环。

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。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型。数据处理类型支持“数据清洗”、“数据校验”、“数据选择”和“数据增强”。 针对不同的数据处理类型，您需要填写相应算子的设置参数，算子的详细参数参见数据处理预置算子说明。 图2

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bin和alpaca_text_document.idx文件。 图1 处理后的数据 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集，可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。 #示例： #1.将准备好的json格式数据集存放于/home/ma-user

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是一个用于设置序列长度的参数，表示模型处理的序列长度。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来优化模型的训练速度和效果。 数据预处理后输出的训练数据如下： alpaca_text_document.bin alpaca_text_document.idx 训练的时指定的数据路径为${pa

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参考创建数据预处理作业，在“数据管理>数据预处理”界面创建用于处理评估/预测数据的数据预处理作业。注意，作业中所选的数据集应为评估/预测数据集，且字段定义、尤其是分布类型的定义与之前的训练数据集相同。 单击创建的数据预处理作业后的开发按钮，进入作业开发页面。然后单击左上角的“关联历史作业”，在弹窗中选

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使用函数处理IOT数据 案例概述 准备 构建函数程序

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序场景，对存储数据进行预计算和存储，提升分析场景的性能。针对时序数据特征，进行强有力的数据编码和压缩能力，同时其自身的副本机制也保证了数据的安全，并与Apache Hadoop和Flink等进行了深度集成，可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。 IoTDB结构

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介绍如何处理失败的任务信息。存在至少一个失败的任务。当执行备份任务失败时会产生一条“备份状态”为“错误”的备份，并且在“任务状态”的“备份任务”页签中产生一条信息，可通过单击信息后面的查看备份任务失败的原因。当执行复制任务失败时会在目标区域产生一条带有标识且“备份状态”为“错误”的备份。同时在源区域和目标区域“任务状态”的“复制任务”页签

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物联网优化与提升服务的优势？ 优势项 优势介绍 交付快 具备丰富IoT设备建模、数据流转设计经验，协助企业实现设备上云与数据通道打通。 质量高 具备面向工业、城市、交通等不同行业不同场景的项目实战经验，提供高质量开发支持服务，保障业务运行。 有保障 具备IoT专家资源，打造IoT

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设备上报数据后，收不到物联网平台回复的数据上报响应? 如果插件为在线开发，则插件的数据上报消息中需要勾选“添加响应字段”。 如果插件为离线开发，则插件代码中需要定义cloudRsp逻辑。 父主题： 数据上报

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追查定位故障，保障设备的可靠性及安全性。 资源空间 可以理解为在物联网平台中为您的业务划分的一个资源空间，您在平台中创建的资源（如产品、设备等）都需要归属到某个资源空间，您可以基于资源空间实现多业务应用的分域管理。 IoTDA实例 为满足物联网不同设备规模的企业客户诉求，设备接入

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设备上报数据后，收不到物联网平台回复的数据上报响应? 如果插件为在线开发，则插件的数据上报消息中需要勾选“添加响应字段”。 如果插件为离线开发，则插件代码中需要定义cloudRsp逻辑。 父主题： 数据上报（联通用户专用）

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物联网卡管理 如何查询购买的物联网卡的卡号、MSISDN等基本信息？ 怎样绑定设备？ 绑定设备后还能更换设备吗，怎样解绑？ 物联网卡是否支持通用流量？ 运营商的APN是多少？ 客户物联网卡丢失，如何进行补卡？ 物联网卡基本信息怎么导出？ 请问NB卡跟普通物联网卡有什么区别？ 业务

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息传输方式，用于在低带宽、不可靠的网络的设备管理。该协议构建于TCP/IP协议上。 对设备的可靠性和实时性要求高，适合长连接的场景，如智能路灯等。 根据前面步骤，总结设备的特征，选择与业务相匹配的设备。例如针对智能抄表行业，要求电表通信模块具有覆盖广、穿透力强、耗电量小、成本低特

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产品模型是用来描述设备能力的文件，通过JSON的格式定义了设备的基本属性、上报数据和下发命令的消息格式。定义产品模型，即在物联网平台构建一款设备的抽象模型，使平台理解该款设备支持的属性信息。 编解码插件主要根据设备上报数据的格式来判断是否需要开发。编解码插件是供物联网平台调用，完成二进制

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