修改数据源特征 功能介绍 修改数据源中的特征。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id}/data-struct

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要放通如下地址和端口 安全中心平台目前的调度 服务器 &下载服务器信息 1、安全中心平台目前调度服务器信息。 域名 IP sec.huawei.com 45.249.212.170 2、安全中心平台目前的下载服务器信息： 域名 IP 优先支持的下载区域 备注 fds-canada-5

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长度不能超过255个字符。 风险等级 设置特征的风险等级。 攻击类型 选择特征的攻击类型。 影响软件 选择受影响的软件。 操作系统 选择操作系统。 方向 选择该特征匹配流量的方向。 ANY：任意方向。 服务器到客户端 客户端到服务器 协议类型 选择特征的协议类型。 源类型 选择源端口类型。

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序的数字签名，以确保应用程序的完整性和真实性。 备案时，在鸿蒙平台中填写证书中的公钥。 签名MD5值 签名 MD5 值是指应用程序在发布到应用商店之前，由开发者使用签名证书对应用程序进行数字签名后所得到的 MD5 值。 APP 特征信息中的 MD5 值，指的是 APP 证书的数字指纹值。

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如何选中全量特征列？ 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程，在特征操作界面，单击表格左上方第一个带有倒三角标识的单元格即可。 使用JupyterLab开发平台创建的特征工程，在JupyterLab环境编辑区域分别运行“Import sdk”和“加载数据”代码框。运行

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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述

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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。但是不同的数据库之

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土狗是一种原始的古老犬种...... 特点 宠物的部分特点。 中华田园犬的外表英俊潇洒...... 照顾须知 照顾宠物的注意事项。 中华田园犬虽然看着一副冷漠无情的样子...... 喂养注意 宠物饮食方面注意。 中华田园犬有着敏感的肠胃...... 父主题： 生活服务类

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获取数据仓库的数据列表 功能介绍 获取数据仓库的数据列表 URI POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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创建数据仓库 GaussDB (DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后，记录集群的内网IP。 为确保E CS 与GaussDB(DWS)网络互通，GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域，同一个虚拟私有云和子网下。 表1 DWS规格

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数据仓库错误码 SQL标准错误码说明 第三方库错误码说明 GAUSS-00001 -- GAUSS-00100 GAUSS-00101 -- GAUSS-00200 GAUSS-00201 -- GAUSS-00300 GAUSS-00301 -- GAUSS-00400 GAUSS-00401

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数据仓库服务 DWS DWS集群启用KMS加密 DWS集群启用日志转储 DWS集群启用自动快照 DWS集群启用SSL加密连接 DWS集群未绑定公网IP DWS集群运维时间窗检查 父主题： 系统内置预设策略

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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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OLAP为使用多维结构为分析提供对数据的快速访问的技术，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

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如果开启“自定义行为类型”, 算法则按用户设置的行为类型及权重进行排序预处理任务，否则默认使用数据源中的行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”：设置正向行为的类型及权重值。 “负向行为类型”：设置负向行为的类型及权重值。 行为去重方式 将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重，目前支持按

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model_input_features_col - 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 - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node

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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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按需计费：适用于临时、突发的业务场景； 包年包月：通过预付一定周期的资源使用费用，来获取优惠的计费模式。一般适用于资源长期使用，业务较稳定的场景； 资源包：一种特殊的包年包月，可通过预付一定周期下某种资源使用量的费用，来获取优惠的计费模式。资源包可以抵扣多个资源的用量，适用于长期使用且用量比较稳定的场景；

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S)的分布式处理架构，输出更高效的业务SQL代码。 对业务的执行效率不满意，期望通过调优加快业务执行的情况下，可以参考优化查询性能进行调优。性能调优是一项复杂的工程，有些时候无法系统性地说明和解释，而是依赖于DBA的经验判断。尽管如此，优化查询性能章节还是期望能尽量系统性的对性能

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运行结果如下所示： 特征推荐：学件推荐的特征，除了一些通用的特征（最值、均值等），还有一部分是专门为类似KPI做的异常检测效果比较好的特征。通常采用滑窗的方式做异常检测。目前所有窗口的长度，是根据数据的周期性、样本数、周期的个数等数据特点推荐的。窗口的长度均可以修改，如果用户对算法比

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根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息 功能介绍 管理侧根据数据集entitiesId获取数据集的特征信息。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/originDataModels/{entitiesId}/entitysattr

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