永洪商业智能解决方案实践

DWS Connector概述 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库，为用户提供海量数据挖掘和分析服务。 DLI 将Flink作业从数据仓库服务（DWS）中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL

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进入目标工作空间管理页面 在左侧导航栏选择“安全态势 > 安全大屏”，进入安全大屏页面。 图2 进入安全大屏页面 在安全大屏页面中，单击“新增自定义大屏”。 在AstroCanvas中创建自定义大屏，详细操作请参见新增自定义大屏。 父主题： 安全大屏

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大屏全局参数配置 大屏编辑页面简介 图1 大屏编辑页面 表1 大屏区域简介 名称 说明 工具栏 在工具栏，您可以将组件可以左对齐、左右居中、右对齐、上对齐、上下居中对齐、下对齐、置顶、置低操作。 页面配置区域 图层：支持多图层。可配置图层组、图层轮播、锁定和隐藏图层等。 组件：为

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如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？ 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面？ 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优？ 如何判断盘古大模型训练状态是否正常？ 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答？ 盘古大模型是否可以自定义人设？ 更多 大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？

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常见的数据访问接口包括： JDBC驱动程序。 ODBC驱动程序。 HUE beeswax和Impala查询UI。 impala-shell命令行接口。 支持Kerberos身份认证。 Impala主要应用于实时查询数据的离线分析（如 日志分析 ，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户

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DRS五大功能 父主题： 图解数据复制服务

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高于实例当前的大版本，如当前为12，目标版本需要是13或14。 is_change_private_ip Boolean 是 是否将实例内网IP切换到目标大版本实例。 true：升级后切换当前实例的内网IP到目标大版本实例。 false：升级后当前实例的内网IP不变，目标大版本实例使用新的内网IP。

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切换大屏和触屏 接口名称 WEB_ExchangeLayoutInExDualScreenAPI(后续废弃) 功能描述 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 应用场景 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_Exchan

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，以减少task数量，减少cpu负载。 使用spark sql查找一个大表，表列数较多，但是查找的列较少：尽量使用rcfile或parquet格式，减少文件读取成本，同时选择合适的压缩格式，减少内存负载。 指标观测方法 性能衡量指标包括吞吐量、资源利用率、伸缩性。 吞吐量：在相同

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E7实例使用须知请参考使用须知。 适用场景 支持OLTP、OLAP场景。 内存数据库（如SAP HANA SoH/S4H、BWoH/B4H ）。 高性能数据库。 分布式缓存。 大数据处理引擎以及数据挖掘等应用。 规格 表2 E7型 弹性云服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB）

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Web应用 高弹性Web应用/无状态Web服务 场景概述 高弹性Web应用或无状态Web服务的访问量都有明显的波峰波谷变化， 比如电商网站在大促时期，为确保Web应用服务稳定运行，需要配置更多 服务器 。 客户瓶颈 客户需要花费大量成本购置服务器，以维持业务高峰期的稳定运行。而高峰期时

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测试平台、以及体验中心三大部分。 其中，5G试制工厂根据招标技术需求以电路板及模组检测、机电产品整机设计、材料成型工艺设计、机械加工为主要聚焦场景。建设有5G全互联工厂网络、装备制造工艺试制区以及3C电子制造区建设。 测试平台针对中小企业的不同需求，将大企业的成套方案拆解，将其中

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启用盘古大模型搜索增强能力 大模型在训练时使用的是静态的文本数据集，这些数据集通常是包含了截止到某一时间点的所有数据。因此，对于该时间点之后的信息，大模型可能无法提供。 通过将大模型与盘古搜索结合，可以有效解决数据的时效性问题。当用户提出问题时，模型先通过搜索引擎获取最新的信息，

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大Bitmap初始化 Bitmap，即位图类型，开源Redis直接使⽤STRING类型表达，因此可能会产⽣超⼤的STRING数据，进⽽在某些场景下出现⼤KEY的性能问题。GeminiDB Redis的Bitmap类型采⽤的是特殊编码的格式，内部采⽤分片算法，可以规避产⽣⼀个超⼤的

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DevOps的3大核心基础架构 由于近年DevOps概念的火热，加之DevOps的涵盖面非常广，因此有很多文章和技术都在和DevOps强行关联，使很多想要了解学习DevOps的开发者迷惑不解。 其实，DevOps的知识体系如果从顶层上来分解，可大分为2部分：方法论和工具链。 方法

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Astro大屏应用计费概述 通过阅读本文，您可以快速了解AstroCanvas的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 AstroCanvas提供了“Astro大屏应用基础版”、“Astro大屏应用专业版”和“Astro大屏应用企业版”三种实例套餐，以满足不同场景

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参数 参数类型 描述 id String 大屏ID。 最小长度：0 最大长度：128 name String 大屏名称。 最小长度：0 最大长度：32 pages Array of ScreenPageOpenApiVO objects 大屏Page列表。 数组长度：0 - 100

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回给用户。 网络图片识别 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，如果图片包含联系人信息，也支持联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。 印章识别 检测和识别合同文件或常用票据中的印章，并可擦除和提取图片中的印章，通过JSON格式返回印章检测、识别、擦除和提取的结果。

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HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层，吸收了Hive的DDL命令。为MapReduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于 MRS 的HCatalog功能，Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。

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Application Firewall，WAF）、Anti-DDoS流量清洗（Anti-DDoS）等安全防护服务中获取必要的安全事件记录，进行大数据挖掘和机器学习，智能AI分析并识别出攻击和入侵，帮助用户了解攻击和入侵过程，并提供相关的防护措施建议。更多说明请参见态势感知与其他安全服务之间的关系与区别。

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检测，及时发现篡改行为。 实时防护：实时扫描全盘目录，及时识别病毒文件并阻断其传送行为。 溯源分析 取证分析：采集和存储终端信息，并通过数据挖掘、关联分析等方法，对威胁事件进行取证分析。 攻击可视化：通过HiSec Endpoint Agent数字化建模、溯源推理算法，实现攻击可视化，精准还原威胁攻击链路。

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