行业知识导入 针对不同工业领域，导入行业知识。 R S 9 模型调优部署 利用工业智能中枢等所提供平台完成模型的训练、模型调优、评估和模型部署。 R S 验收标准 各服务子项按如下标准提交交付件，客户官网验收确认、签字并盖章《验收报告》作为服务验收通过依据。 服务项 交付件 工业生产优化规划与方案设计服务

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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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是否为k:v的稀疏特征, 如果指定该列，soften_cols参数只支持选择稀疏特征列kv_col中的列名。 False kv_col 否 如果为稀疏特征，指定稀疏特征列名。 "kv" item_spliter 否 稀疏特征的分隔符。 "," kv_spliter 否 稀疏特征key和value的分隔符。

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特征工程简介 用户可以通过特征工程对数据集进行数据处理、特征组合、特征转换等特征处理，最大限度的从原始数据中提取特征以供模型训练使用。此外，用户还可以将优质的特征工程发布成服务，以服务的形式对具备完全相同特征的数据进行预处理。 特征工程相关的基本概念： 特征工程：对数据进行特征处理操作的工程。

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过滤式特征选择 概述 过滤式特征选择根据特征对标签的重要性对特征进行筛选，特征重要性较高的特征，提升训练的精度和效率。 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 参数

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物联网 华为物联网工程师培训 华为物联网高级开发者培训 物联网高层班 父主题： 培训服务

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物联网 CoapClient监控 CoapServer监控 MoquetteBroker监控 PahoPublisher监控 PahoSubscriber监控 父主题： 指标总览

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SDK能力开放给设备，终端设备调用SDK能力，快速完成华为物联网平台的接入、业务数据上报、下发命令处理等。 端云互通组件：提供了终端采用MQTT、CoAP、LWM2M等多种协议接入华为物联网平台的能力。 物联组件：集成了LWM2M、CoAP、MQTT等物联网标准协议，您可以根据现有设备特征，添加自定义的协议。 基

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工业APP 注册与登录 首页 今日任务 待生产订单 生产中订单 未生产订单 已完工订单 移交待生产订单 移交生产中订单 明日任务订单 报工管理 工序盘点 消息中心 父主题： 实施步骤

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创建特征工程 用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程，对数据集执行特征操作；也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击“特征工程管理”页面的。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程

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程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击特征工程首页右上角的图标。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程 配置“特征处理”对话框参数，具体参见表1。 表1 特征工程参数配置说明 参数名称 参数说明 工程名称 特征工程的名称。 只能以字母（A~Z

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List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

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List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

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也存在一定差异，具体可参考表1进行对比分析。 表1 IoT数仓与标准数仓的差异 数仓类型 标准数仓 IoT数仓 适用场景 融合分析业务，一体化OLAP分析场景。主要应用于金融、政企、电商、能源等领域。 应用性能监控及物联网IoT等实时分析场景。主要应用于环境监测、自动驾驶、系统监控等行业。

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函数等服务功能，基于时序表提供时序计算能力。 与标准数仓的区别 IoT数仓与标准数仓是 GaussDB (DWS)的两种不同类型产品，在使用上也存在一定差异，具体可参考表1进行对比分析。 表1 IoT数仓与标准数仓的差异 数仓类型 标准数仓 IoT数仓 适用场景 融合分析业务，一体化

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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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所有输出数据（用户物品特征、特征映射、域特征值数目统计结果、训练集、测试集）的存储都路径，文件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_information_path) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。

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对业务场景数据量、数据源调研，评估项目数据特征维度系数，适用于AI算法模型的数据特征维度21~50的场景，提供客户管理和数据情况调研服务，完成项目规格设计，根据数据模板完成数据分析与整理。 工业生产优化规划与方案设计服务-企业版 对业务场景数据量、数据源调研，评估项目数据特征维度系数，适用于AI算法

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标准页面 相对于高级页面，标准页面主要用于对前端页面的样式要求相对简单的场景，这种页面一般只是针对业务数据的增、删、改、查等基础功能。 标准页面主要是通过对前端页面组件的组合编排，以及为组件配置属性、关联事件实现业务功能的，在组装“编辑设备”页面章节，则会详细介绍组件、组件属性以及事件之间的调用及相关配置。

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标准设计 新建码表 新建数据标准 父主题： 数据架构

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标准页面 相对于高级页面，标准页面主要用于对前端页面的样式要求相对简单的场景，这种页面一般只是针对业务数据的增、删、改、查等基础功能。 标准页面主要是通过对前端页面组件的组合编排，以及为组件配置属性、关联事件实现业务功能的，在组装“编辑设备”页面章节，则会详细介绍组件、组件属性以及事件之间的调用及相关配置。

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