正则化 概述 使用p范式对向量进行正则化。 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 spark pipeline类型的模型 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_features_str

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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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没有模型的问答和基于标注数据训练了模型的区别 训练模型会将问答进行优化训练得到最佳回答效果，没有模型的问答只是基于标准问和答案匹配结果。 父主题： 智能问答机器人

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度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。 数据开发：一站式协同开发平台 DataArts Studio 数据开发是一个一站式敏捷大数据开发平台，提供可视化的图形开发界面、丰富的数据开发类型（脚本开发和作业开发）、全托管的作业调度和运维监控能力，内

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创建SMT产线和设备资产模型 场景说明 为了构建物联网领域业务对象的数字孪生模型，IoT数据分析服务参考软件工程中面向对象的思想提供了“资产建模”能力，其中核心概念包括资产模型和资产，模型包括属性（类属性）和分析任务（类方法），对物理世界事物构建数字资产模型时，必须先定义好资产模型、然后

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开通我的模型和购买套餐包 在使用智驾模型服务场景识别、2D图像生成、2D预标注、3D预标注等功能之前，需先开通我的模型。开通后，我的模型是根据API调用次数收取费用，推荐您购买模型套餐包，价格比按需计费模式更优惠。开通服务和购买套餐包之后，您可以在“我的模型”区域查看开通状态和套餐包使用情况。

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，挖掘和探索数据价值。 数据湖 就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。

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不同的数据库类型在创建表时需要选择的表类型和分桶类型不一样。如DWS支持创建ROW、COLUMN和VIEW类型的表。 DWR层区分维度表和事实表。 表字段配置界面支持引用配置管理中设置的词条，参考词条设计 从逻辑实体新建表 在物理模型的列表界面选择从逻辑实体新建表，选择逻辑模型，选择需要导入的逻辑实

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数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束，是对数据的名称、含义、结构、取值等信息的统一定义和规范，以达成对数据的业务理解、技术实现的一致。 数据标准管理是指数据标准的制定和实施的一系列活动，包括明确组织职责和制度规范、构建工具、制标和落标等。通过统一的数据标准制定和发布，结合

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，挖掘和探索数据价值。 数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。

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源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到其所关心的数据，用于指导其进行数据管理和开发工作，提高工作效率。

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uses/custom-attributes octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题： 权限和授权项

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并发、大量数据导出的场景。 • 使用gs_dump和gs_dumpall命令导出：支持导出单个数据库及其对象，也支持导出集群中所有数据库和公共全局对象。 发布区域：全部 使用OBS导出数据 使用GDS导出数据 使用gs_dump和gs_dumpall导出 仅1.7.2及以上版本集群支持解除只读

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什么是智能开发助手 CodeArts Snap是基于盘古研发大模型的智能开发助手，重塑了智能化软件研发的新范式，让开发者更加聚焦业务创新，事半功倍。CodeArts Snap是基于智能生成、智能问答2大核心能力，覆盖了代码生成、研发知识问答、单元测试用例生成、代码解释、代码注释、

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规则，由算法和程序实现设计的过程，找到当前限制条件下的强大结构和完满设计方案。对于超出设计经验的新型复杂结构，第三代技术是最有效的。此外，产品试验验证也从物理试验的“试错法”向数字仿真演进，通过各种模拟手段，透视产品性能和过程质量。 如今，制造企业普遍利用数字化建模和仿真技术开展

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数据集实例：从下拉框中选择测试数据“fcn_yahoo_test”。 数据引用变量名：展开“高级配置”，配置“数据引用变量名”。因为学件项目引用了多份数据，分别为训练数据和测试数据，为避免冲突，修改测试数据的“数据引用变量名”为“datareference1”。 图1 加载数据 单击“加载数据”代码框左侧的图标。运行代码，绑定测试数据。

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运行超参：模型参数是模型内部的配置变量，参数值可以根据数据自动估算。参数是机器学习的关键，通常从过去的训练数据中总结得出。超参区别于参数，是模型外部的配置，必须手工设置和调整，可用于帮助估算模型参数值。请勾选“超参优化”，第一列设置超参名称，第二列设置超参类型。第三列和第四列，分别设置为超参取值范围的下限和上限。

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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average：所有标签结果的平均值。 weighted average：所有标签结果的加权平均值。 第一行内容的含义如下所示，即模型优劣的评价指标： f1-score：F1分数同时考虑精确率和召回率，让两者同时达到最高，取得平衡。 precision：精确率，又被称为查准率，是针对预测结果而言的。含

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support：每类标签出现的次数。 模型训练完成后，可以查看归档的模型文件，如模型训练目录说明所示。 模型训练目录说明 模型训练完成后，训练好的模型和相关内容，都保存在如图2所示的model目录中。将model目录导出，使用新数据，直接利用已有的特征和参数、算法和参数，就可以实现模型重训练。 mod

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