特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 分割特征时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node - 决策树分裂

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prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度 max_bins - 分割特征时的最大分箱个数 min_instances_per_node - 决策树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目 min_info_gain

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在决策表管理列表中，单击具体的决策表名称，可查看该决策表的详细信息。 表2 “BPM详情”页面说明 参数 说明 单击该按钮，可调测该决策表。 名称 决策表的名称，即在创建决策表时配置的名称。 是否启用 该决策表是否处于已启用状态。 版本 决策表的版本。如果决策表有多个版本，则显示处于启用状态的决策表版本

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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指的是关系型数据库

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电话支持：指定技术支持工程师通过电话指导用户排除故障。 远程协助：指定技术支持工程师在条件具备的情况下，通过计算机远程桌面或者SSH 连接排除故障。 现场支持：在经过双方商议确定需要进行现场支持的情况下，派经验丰富的技术工程师到现场提供服务支持。 提供7*24 小时热线受理服务。 故障处理响应时间为24

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什么是 数据仓库 ？ 随着数据库的大规模应用，使信息行业的数据爆炸式的增长。为了研究数据之间的关系，挖掘数据隐藏的价值，人们越来越多的需要使用联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）进行数据分析，探究一些深层次的关系和信息。但是不同的数据库

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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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决策树回归 概述 “决策树回归”节点用于产生回归模型。 决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平方误差最小准则，进行特征选择，生成二叉树。平方误差计算公式如下： 其中是样本类标的均值，yi 是样本的标签，N 是样本数量。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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决策树分类 概述 “决策树分类”节点用于产生二分类或多分类模型。 决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象，树的叶子节点表示对象所属的预测结果。其通过基尼不纯度（Gini impu

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号，序号从“0”开始，表示同类型图元序号。 名称 该图元的标识，请确保在当前服务编排中唯一。 描述 该图元的描述信息。 单击，在“决策”页面进行配置。 图1 配置决策图元 表2 决策图元配置参数说明 参数 参数说明 可编辑的结果 所有的判断条件。 可通过单击“新增”，新增判断条件分支，界面右侧区域配置分支条件。

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文档业务管理员工具 > 维护决策评审点”。 选择目标“IPD阶段”，单击“创建决策评审点”。 输入中英文名称。 单击“确定”。 编辑决策评审点 选择已创建的决策评审点，单击“更新”，编辑决策评审点。若“是否有效”中选择“否”，则该决策评审点失效。 查看决策评审点 在搜索框输入决策点关键字，系统

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Atlas 300 AI加速卡(型号 3000)是配套华为泰山 服务器 （Arm架构）开发的AI加速卡，针对泰山服务器进行硬件调整，不支持其他类型的服务器。在业务软件开发上，Atlas 300 AI加速卡(型号 3000)与Atlas 300 AI加速卡(型号 3010)使用相同的软件框架（Matrix）和API接口，业务代码可以通用，两者的

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漏需求，无法进行非常有针对性的处理时，也可以采取较为模糊应对的方式。可以拉取过去一段时间的工作记录，评估这段时间每个迭代的突发需求所消耗的工作量投入，可以取个平均值，然后在后续进行迭代工作安排的时候，固定的预留出一定量的时间，用于应对极有可能会出现的突发需求。 需求拆细：当出现突

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以DWS的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库在整个B

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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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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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以 GaussDB (DWS) 的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台上获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析

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数字化转型已成为企业核心战略，是企业未来业务创新和增长的重要驱动力。在经历了人口 红利、城镇化红利和互联网红利后，数字化转型成为企业未来增长的唯一红利。商业智能BI让企业“一把手”快速认知数字化价值的最佳手段之一，在企业数字化建设中扮演了极其重要的角色。 永洪商业智能解决方案为企

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数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

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octopus:dataWarehouse:list √ √ 获取数据仓库的数据列表 POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题： 权限和授权项

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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