数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    数据仓库星型模型实例 更多内容
  • 代码模型

    因为代码模型主要是描述创建出来的代码元素与逻辑元素的Manifest连线关系,所以在代码模型设计前必须要先完成逻辑模型的设计。 建模步骤 创建代码模型图。 创建新的代码模型图或者在已有的代码模型图中进行画图设计,如果设计内容过多,可根据实际情况将内容进行拆分,创建多个代码模型图,在对应的代码模型图中去建立关系。

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  • 交付模型

    前提条件 因为交付模型主要是描述构建模型中的结构元素打包成交付文件的过程,所以必须先完成构建模型的设计才能进行交付模型。 建模步骤 创建交付模型。 创建新的交付模型图或者在已有的交付模型图中进行画图设计,如果设计内容过多,可根据实际情况将内容进行拆分,创建多个交付模型图,在对应的交付模型图中去建立关系。

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  • 部署模型

    前提条件 部署模型描述产品打包交付件的部署场景,所以画部署模型需要完成前面的构建模型或交付模型。 因为有些特殊产品没有交付打包过程,只有构建过程,在部署时使用的是构建过程生成文件来部署到部署模型中,描述部署的场景。 建模步骤 创建部署模型。 创建新的部署模型图或者在已有的部署模型图中进行

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  • 逻辑模型

    : 逻辑模型的基础构造型与自定义构造型元素以及逻辑模型架构方案配置的构造型)。 包括:在逻辑模型图上创建出来的逻辑元素,引用到逻辑模型中的逻辑元素(包含关联空间中的引用的逻辑元素); 如何检查 查询基于模型图(只有逻辑模型图内的逻辑元素参与构树)并展示不匹配元素构出的逻辑模型架构树

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  • 部署模型

    如何检查 查询基于模型图构出的部署模型架构树,找出与架构方案不匹配(标红)的元素。 正确示例 架构层级规则示例: 关联父级:配置的是当前层级元素与上一层级的元素之间的连线类型和父子关系指向。 嵌套:是否支持当前类型的元素与同类型元素建立关系 嵌套关系:当前类型的元素与同类型元素建立连线

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  • 模型设计

    模型设计 如何创建连线关系 如何快速复制元素 如何表示父子关系 如何实现图与图之间的关联跳转 如何添加元素属性和方法 顺序图怎么连线 如何编辑顺序图中的操作符 如何查看和修改模型类型

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  • 模型管理

    模型管理 如何创建包 如何创建自定义视图和模型 如何配置自定义元素构造型

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  • 应用模型

    应用模型 实体管理 关系管理 特征管理 父主题: API

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  • 模型训练

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 模型训练

    precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1:F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。

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  • 模型训练

    。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同

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  • 模型管理

    模型管理 导入模型 父主题: 推理部署

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  • 模型设计

    模型设计 总览 数据模型图谱 数据模型管理 数据看板

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  • 工艺模型

    工艺模型 工序定义 工艺流程建模 产线能力配置 指导书管理 指导书审核 父主题: 制造数据模型管理

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  • 资源模型

    资源模型 资源方案建模 资源实物BOM 人员资质模型 班次与资源日历 资源规格定义 父主题: 制造数据模型管理

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  • 事件模型

    事件模型 云服务事件模型 自定义事件模型

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  • AI模型

    设置基模型,基模型与分子描述符有关。选择不同的基模型,分子描述符不一样。 模型类型 回归:预测一系列连续变量的模型,主要侧重定量描述。 二分:预测二分类离散变量的模型,主要侧重定性分析。 模型数据 选择模型数据。可选择数据中心数据,或者示例数据。 仅支持 CS V格式,数据条数支持100-50000条,文件不大于5MB。

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  • 训练模型

    请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面,配置训练参数,开始训练模型。 输出路径 模型训练后,输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框,在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹,然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model

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  • 管理模型

    管理模型 开发模型 导入/转换本地开发模型 导入/转换ModelArts开发模型 加密模型 父主题: 开发环境HiLens Studio

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  • 加密模型

    om”格式的模型文件,选择“Encrypt Model”。 弹出“Encrypt Model”对话框。 图1 加密模型 “Encrypt Model”对话框中显示了模型密钥,单击“OK”。 在左侧“model”目录下会生成带密钥的模型文件,为区别于原模型,名称后缀增加“.en”。 图2

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练中除了数据和算法外,开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间,参数的选择极大依赖于开发者的经验,参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果,或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求,提升开发者模型训练的开发

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