中软国际数据治理专业服务解决方案实践

规则引擎 配置数据转发规则 导入导出规则 父主题： 设备集成指导

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gbdt编码模型训练 概述 利用训练好的gbdt分类模型对输入的特征进行离散化处理。对每棵树的叶子节点进行编码，预测的时候遍历到叶子节点对应位置的编码为1，该树其余节点的编码为0。该节点主要用于生产gbdt的分类模型，并存储到输入参数对应的位置上。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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规则引擎 创建规则引擎源端 创建规则引擎目的端 父主题： 设备集成API（V1）

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规则引擎 创建规则 查询规则 批量删除规则 调试规则 删除规则 查询规则详情 修改规则 添加目标数据源 查询目标数据源列表 删除目标数据源 添加源数据源 查询源数据源列表 删除源数据源 父主题： 设备集成API

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规则引擎 规则引擎介绍 数据转发流程 SQL语句 连通性测试 数据转发至华为云服务 数据转发至第三方应用 查看数据转发通道详情 数据转发积压策略配置 数据转发流控策略配置 设备联动

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GBDT PMML模型预测 概述 读取由scikit-learn等平台生产的GBDT的PMML模型文件，并对新的数据进行预测。当前只支持GBDT的分类模型。预测的结果包含预测的类别及其概率，以及一个包含各个类别，及其概率的详细信息字段。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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规则引擎介绍 规则引擎是指用户可以在物联网平台上对接入平台的设备设定相应的规则，在条件满足所设定的规则后，平台会触发相应的动作来满足用户需求。包含设备联动和数据转发两种类型。 设备联动 设备联动指通过条件触发，基于预设的规则，引发多设备的协同反应，实现设备联动、智能控制。目前物联

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gbdt编码模型应用 概述 利用训练好的gbdt分类模型对输入的特征进行离散化处理。对每棵树的叶子节点进行编码，预测的时候遍历到叶子节点对应位置的编码为1，该树其余节点的编码为0。该节点主要用于读取gbdt编码模型训练阶段保存的模型，并对数据进行离散化编码。 输入 参数 子参数 参数说明

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创建规则引擎源端 功能介绍 在ROMA Connect创建规则引擎源端。 URI POST /v1/{project_id}/link/instances/{instance_id}/rules/sources 表1 参数说明 名称 类型 是否必填 描述 project_id string

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离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题： 数据特征

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创建规则引擎目的端 功能介绍 在ROMA Connect创建规则引擎目的端。 URI POST /v1/{project_id}/link/instances/{instance_id}/rules/destinations 表1 参数说明 名称 类型 是否必填 描述 project_id

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新建数据大屏 大屏概述 新建大屏 大屏全局参数配置 大屏组件 预览大屏 发布大屏 复制大屏 大屏分享协作 管理大屏

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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高级特性，为企业数据管理提供统一的消息通道。 数据转发方案对比 在许多场景中，您需要将设备上报给物联网平台的数据进行加工处理或用于业务应用。使用物联网平台提供的订阅推送功能和数据转发功能，均可实现设备数据的转发。 数据转发：提供初级的数据过滤能力。支持对设备数据进行过滤，然后再转发到其他华为云服务。

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文

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权限，设备就无法发送消息到规则引擎的数据目的端。 您可以在设备涉配置使用“发布”类型的Topic，使设备能够发送消息到数据目的端，从而解决上述问题。 可能是安全组第一条默认规则被删除了。 在创建安全组时，系统会自动生成一条入方向规则，允许规则引擎的数据目的端接收所有设备发送的消息

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决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题： 模型工程

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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