中软国际数据治理专业服务解决方案实践

参数说明 id int 32位整数 错误id， code int 32位整数 错误码 param Object param 对象 失败响应的附带参数。 父主题： 硬终端开放性

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超限超载检测站（WeightStation） 208 标志标牌（TrafficSign） 209 209 设置在指路标志版面中的方向（DirectionSetInGuideSignLayout） 209 标志标牌（TrafficSign） 210 210 设置在指路标志版面外的方向（DirectionSe

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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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积极拥抱数据资产入表新时代 在当前数字化的浪潮下，数据已经成为劳动力、土地、知识、技术以后的第五大生产要素，“数据即资产”已成为共识。 2024年1月1日起，财政部于2023年8月印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将正式实施。数据资产入表已进入倒计时，备受关注的数据要素市场有望被真正激活。

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最低限速是指主车速度不能低于对应的限速数值。 当主车距离限速标志牌在道路方向的距离小于某一阈值（本设计取车辆最前端超过限速标志）， 并且主车所在车道是限速标志牌的有效范围， 当主车速度高于最高限速标志数值或低于最低限速标志数值时， 限速标志牌限速检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。

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警告标志前行为（Warning Sign）检测 警告类交通标志前行为检测的目的是判断主车在各种警告类标志前行为是否合理，主要包括两个方面的检测： 在警告类标志前车速是否太大 在警告类标志前是否有明显的加速行为 本设计认为当主车的车速大于或者加速度大于时，警告类标志前行为检测不通过。

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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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本例查看购买商品的用户中不同等级用户的分布情况。 图2 配置字段 您还可以通过样式选项对图表进行自定义的配置。 步骤3：发布大屏 完成大屏的编辑后，单击右上角“保存并发布”。 编辑大屏的名称，单击确定，发布的大屏。 更多大屏的功能请参考《智能数据洞察用户指南》操作指导。

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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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大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

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同理完成柱图和表格的制作，最终效果如图11所示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。

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指示标志牌前行为（Mandatory Sign）检测 指示标志牌前行为检测的目的是判断主车在这些指示标志牌前的行为是否合理，本设计考虑的指示标志牌有： 左转指示牌 右转指示牌 直行指示牌 左转直行指示牌 右转直行指示牌 左转右转指示牌 靠左行驶指示牌 靠右行驶指示牌 当主车前端超过左转指示牌，

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。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。

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。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。

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。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。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。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。

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步骤4：实现大屏A和大屏B相互跳转 单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”，确保大屏A和大屏B都为发布状态。 单击大屏A编辑页面右上侧的“预览”，进入大屏A的预览状态，单击线状图的横坐标跳转至大屏B，如图7所示。 图7 大屏A跳转至大屏B 在大屏A单选下拉中选择任意产品类型，本文以“co

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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