什么是主题 主题是跨职能协作的圆桌群组。在主题内，不同职能的成员可通过发送事件，完成信息的传递、作业的记录、成果的展示与沉淀。 您可以在主题列表创建主题和管理主题，具体可参考主题列表。 父主题： 主题管理

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什么是SMN主题 什么是SMN 消息通知服务（Simple Message Notification，SMN）是可靠的、可扩展的、海量的消息处理服务。它可以依据用户的需求主动推送通知消息，最终用户可以通过短信、电子邮件、应用等方式接收。 对DRS而言 SMN为其他服务均可使用的通

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Agent：负责监控所在主机上主备GTM、CN、主备DN的运行状态并将状态上报给CM Server。同时负责执行CM Server下发的仲裁指令。集群的每台主机上均有CM Agent进程。 OM Monitor：看护CM Agent的定时任务，其唯一的任务是在CM Agent停止的情况下将CM Agent重启。如果CM

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微认证是针对什么样的群体？面向对象？ 微认证对学习对象没有特殊的要求，零基础也一样能够进行学习，可以根据自己的兴趣选择不同方向的微认证，一站式在线学习、实验与考试，快速获得场景化的技能提升。 父主题： 华为云微认证 常见问题

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面向的读者 本文面向的读者包括：企事业各级管理人员、参与数据工作的相关人员、工具平台开发维护的相关人员等。

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文档面向的读者对象 数据库开发指南重点面向数据库的设计者、应用程序开发人员或DBA，提供设计、构建、查询和维护 数据仓库 所需的信息。 作为数据库管理员和应用程序开发人员，至少需要了解以下知识： 操作系统知识。这是一切的基础。 SQL语法。这是操作数据库的必备能力。 声明 Gauss

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为什么要使用数据仓库？ 现状和需求 大量的企业经营性数据（订单，库存，原料，付款等）在企业的业务运营系统以及其后台的（事务型）数据库中产生的。 企业的决策者需要及时地对这些数据进行归类分析，从中获得企业运营的各种业务特征，为下一步的经营决策提供数据支撑。 困难 对数据的归类分析往往涉及到对多张数据库表数据的同时访问，

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从下拉框中选择当前数据操作流的名字。 操作流变量名 如果存在多个数据操作流，可重命名操作流对象的变量名，以避免冲突。 单击图标，运行“删除列”代码框内容。 选择列 如果数据的特征量大，而大多数特征对模型训练无效，可通过“选择列”保留仅对模型训练有意义的特征。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理

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面向Dubbo协议的服务治理 简介 服务发现模型 SDK适配方式

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数据特征 数据分析 数据处理 特征工程 父主题： 预置算子说明

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术，OLAP 的源数据通常存储在关系数据库的数据仓库中。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。OL

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文档面向的读者对象 数据库开发指南重点面向数据库的设计者、应用程序开发人员或DBA，提供设计、构建、查询和维护数据仓库所需的信息。 作为数据库管理员和应用程序开发人员，至少需要了解以下知识： 操作系统知识。这是一切的基础。 SQL语法。这是操作数据库的必备能力。 声明 Gauss

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出用户行为特征和规律，为精准营销和会员转化等业务提供有效支持。 企业经营分析。 在企业经营分析中，把规模庞大的业务数据导入到云数据仓库ClickHouse，对数亿记录或更大规模的大宽表和数百维度的查询，都能在亚秒级内响应，得到查询结果。让客户随时进行个性化统计和不间断的分析，辅助商业决策。

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什么是HSS的Agent？ Agent是企业主机安全服务（Host Security Service，HSS）提供的Agent，用于执行检测任务，全量扫描主机；实时监测主机的安全状态，并将收集的主机信息上报给云端防护中心。 Agent分为Linux版本和Windows版本，您需要

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什么是HSS的Agent？ Agent是主机安全服务（Host Security Service, HSS）提供的Agent，用于执行检测任务，全量扫描主机/容器；实时监测主机/容器的安全状态，并将收集的主机/容器信息上报给云端防护中心。 Agent分为Linux版本和Windo

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怎样的联系，同时，华为对应的产品与方案又是什么呢？本文将一一进行对比介绍。 什么是数据库？ 数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。 广义上的数据库，在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的，且数据和程序之间具备非常强的依赖性，应用较为有限。

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又是什么呢？本文将一一进行对比介绍。 什么是数据库？ 数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。 广义上的数据库，在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的，且数据和程序之间具备非常强的依赖性，应用较为有限。 现在通常所说的数据库

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而用极少的几个特征来涵盖大部分的数据集信息。主成分分析认为，沿某特征分布的数据的方差越大，则该特征所包含的信息越多，也就是所谓的主成分。适用于线性可分的数据集。 KPCA：基于核函数的主成分分析。KPCA与PCA基本原理相同，只是需要先升维再进行投影，因为有些非线性可分的数据集只有在升维的视角下才线性可分。

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果右侧的参数说明，如表1所示。 表1 特征画像参数说明 参数 说明 设备数 需要检测的KPI对象的数量，如设备或端口的数目。 样本数 训练数据总的样本数。 采样率 采样频率，单位为秒。60的含义为每60秒采样一次。 开始时间 采样的时间跨度。 结束时间 周期 是否有周期的特性，给出评估的值。

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呼叫特征 表1 呼叫特征说明 值 说明 0 普通客户呼叫 1 来自话务员 2 长途客户呼叫 3 CTI收到网络路由实呼后发起的路由 4 国际长途来话 40 预约呼出 41 预占用呼出 42 预连接呼出 43 虚呼入呼出 44 预览呼出 45 回呼请求 51 内部求助 父主题： 附录

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特征；过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪费，过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。 例如这里大数据厂商提供的f4特征iv值是0，说明这个特征对于标签的识别没有区分度，可以不选用；而f0、f2特征的iv值中等，适合作为模型的训练特征。 根据计算得出的iv值，企业

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