作列上线/下线，完成决策引擎的上线下线操作。 创建决策引擎时需先上线决策引擎所属的事件源。 决策引擎引用drl文件英文大小写敏感。决策引擎文件中drl文件如果引用了具体的存储过程规则名称，须将存储过程规则的名称中的英文全转换为小写字母形式，例如“pr_RULE”改成“pr_rule”。

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模式/标准模式】按钮进行选择。 技术支持 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

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park中的DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型的模型 参数说明 参数 子参数 参数说明 b_use_default_encoder - 是否使用默认编码，默认为True input_features_str - 输入的列名以逗号分隔组成的字符串，例如：

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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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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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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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是 String 用户Token。通过调用IAM服务 获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表4 请求Body参数 参数

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决策表的名称，即在创建决策表时配置的名称。 标签 决策表的展示标签，即在创建决策表时配置的标签。 描述 决策表的描述信息。 最后修改人 最近一次修改决策表的用户名。 最后修改时间 最近一次修改决策表的时间。 操作 ：单击该按钮，可进入决策表的编辑器。如果决策表有多个版本，则进入处于启用状态的决策表编辑器；如果多个

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是 String 用户Token。通过调用IAM服务 获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表4 请求Body参数 参数

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是 String 用户Token。通过调用IAM服务 获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表4 请求Body参数 参数

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是 String 用户Token。通过调用IAM服务 获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表4 请求Body参数 参数

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是 String 用户Token。通过调用IAM服务 获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表4 请求Body参数 参数

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体，并描述这些实体间的关系。 逻辑模型：是概念模型的进一步细化，通过实体、属性和关系勾勒出企业的业务信息蓝图，是IT和业务人员沟通的桥梁。逻辑数据模型是一组规范化的逻辑表结构，逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 物理模型

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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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云监控服务 支持的聚合方法有哪些？ 云监控服务支持的聚合方法有以下五种： 平均值 聚合周期内指标数据的平均值。 最大值 聚合周期内指标数据的最大值。 最小值 聚合周期内指标数据的最小值。 求和值 聚合周期内指标数据的求和值。 方差 聚合周期内指标数据的方差。 聚合运算的过程是将一个

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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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Transaction Processing）主要进行基本的、日常的事务处理，例如银行交易等场景。 什么是数据仓库？ 随着数据库的大规模应用，以及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

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除系统预置决策表。 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 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

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