待进行时间特征提取的时间列。 预提取时间特征 要提取的时间特征。默认为“全量提取”，指提取全部的时间特征。此外还支持提取“年”、“月”、“日”、“时”、“分”、“秒”、“星期几”、“一年中的第几天”、“一年中的第几周”、“季”这些时间特征。 新列名 提取出时间特征后产生的新特征列的列

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特征工程处理过的数据，不能再用相同的特征工程进行二次处理。 ：使用当前数据创建新的特征工程。创建特征工程的方法请参见创建特征工程。 ：跳转至“模型训练”页面。模型训练操作请参见模型训练。 DatasetService数据集 DatasetService数据集是模型训练服务预置的数

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特征工程服务创建时间 类型 特征工程服务 创建者 创建特征工程服务的用户 活动时间 最近一次特征工程任务执行的时间 创建新的特征工程任务，详细请参考创建特征工程任务 删除特征工程服务 2（特征工程任务） 根据状态快速检索验证任务 任务名称 特征工程任务的名称 任务创建时间 特征工程任务创建的时间

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已创建应用元模型，具体请参见模型目录（新版）。 操作步骤 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”。 单击实例“控制台”，弹出“模型地图和模型目录上新啦”对话框，单击“体验新版”，选择“模型地图”。 如果没有对话框出现，选择“模型地图”，右上角单击“体验新版”，切换至新版模型地图。 在搜索

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安全漏洞报告中问题文件或者漏洞特征信息为空? 安全漏洞扫描结果中，我们会展示相关的问题文件及特征信息，但是在实际报告会发现存在问题文件或者漏洞特征信息为空的情况，如下图所示： 这是因为部分检查项是针对全局性的，不针对某个文件，所以存在问题文件跟漏洞特征信息为空情况，属于正常现象。 父主题：

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为[1-128]个字符。 展开高级配置，用户可以根据界面展示的左数据特征、左数据类型、右数据特征、右数据类型，手动配置需要匹配的特征列。 单击“确定”，执行数据联合。 数据联合完成后，系统在目标数据集下生成一份新数据，名称即为目标 数据实例 名称。 父主题： 数据集

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异常检测学件服务，通过数据特征画像识别数据类型，自动推荐训练算法与特征，采用无监督、有监督和动态基线等进行联合检测，通过专家经验对训练与检测进行调优，得到最终检测结果。模型训练完成后，可以将特征画像的结果、特征和参数、模型和参数都保留下来。后面仅需要使用新的数据，重训练模型，不用再重新做特征分析和模

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如果存在多个数据操作流，可重命名操作流对象的变量名，以避免冲突。 单击图标，运行“数据替换”代码框内容。 数据映射 将特征列中的数据映射替换为用户需要的数据后，生成一个新的特征列。原有特征列不受影响，仍然保留。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据清洗 > 数据映射”，界面新增“数据映射”内容。

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288维特征。 数据中心训练数据集 提供用于数据中心场景AI模型训练的数据，包括数据中心制冷系统、硬盘等设备的运行状态等数据。 场景案例 DC硬盘故障检测：通过对老化硬盘和新硬盘的关键参数对比，实现提前30~45天故障预测，确保硬盘数据不丢失。提供1个训练集，24维特征。 DC

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INPUT ] [ SYMBOL class_name ] [ URI hdfs_path_to_jar ] 描述 通过给定的定义创建一个新的函数。 每一个函数都由其限定函数名称和参数类型列表唯一标识。“qualified_function_name”的格式需要为“catalog

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描述：简要描述任务，不能包含“@^\#$%&*<>'|"/`”，输入长度不能超过256个字符。 视频文件：请选择视频库的路径。 单击“生成视频特征”，平台根据大模型算法自动生成视频特性。生成新视频特征会覆盖原视频库信息，请谨慎操作。 当前一个用户只支持配置一个视频库。 视频检索 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务

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参数 参数说明 数据集 从下拉框中选择已有的数据集。 数据集实例 经过特征处理后生成的新数据名称，支持用户自定义。 当前操作流 高级配置参数，从下拉框中选择当前输入操作流的名字。 单击图标，在选择的数据集下面生成新的数据。 可通过双击如图1所示的数据集名称目录，查看新生成的数据集。

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根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息 功能介绍 管理侧根据数据集entitiesId获取数据集的特征信息。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/originDataModels/{entitiesId}/entitysattr

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根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息 功能介绍 管理侧根据数据集entitiesId获取数据集的特征信息。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/originDataModels/{entitiesId}/entitysattr

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l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。 model目录的上级目录“learnware”是用户创建的学件项目名称。 model目录的子目录含义如下所示： feature_file：存放推荐的特征配置列表文件和KPI特征画像文件。 model：存放训练好的模型。

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存在只能优化部分手机款型的漫游体验，其他款型无法兼顾，相比我司方案普适性差的缺点。 基于历史大数据的自我在线学习，能自适应新上线终端款型的漫游引导（终端款型新上线，操作系统迭代升级），及时性高，维护成本低。 功能介绍 您可以通过AI漫游查看如下信息： 首页卡片中展示了当前时间窗内

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已创建实体元模型，具体请参见创建实体元模型。 实体及其关联的特征只需其中的一个满足“支持编辑”值为“是”时，模型实例支持编辑操作。 操作步骤 在开天集成工作台界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”。 单击实例“控制台”，弹出“模型地图和模型目录上新啦”对话框，单击“体验新版”，选择“模型目录”。

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实例管理”。 单击实例“控制台”，弹出“模型地图和模型目录上新啦”对话框，单击“体验新版”，选择“模型地图”。 如果没有对话框出现，选择“模型地图”，右上角单击“体验新版”，切换至新版模型地图。 单击“搜索”跳转模型检索界面。 单击“消息中心”，选择“事件订阅”页签。 单击“创建

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续预测的依据，企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型，进一步优化模型预测的精确率，再创建新的联邦预测作业，产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题： 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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零改造：GeminiDB 100%兼容社区Redis命令，无需修改代码即可平迁上云。 简化架构：GeminiDB兼顾低时延、高并发、数据可靠存储能力，因此很多新游采用GeminiDB做主数据库选型，可替换传统的Cache+DB，简化业务架构。 PITR原地回档：支持在游戏发版失误时，将玩家数据回档到

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：基础特征，用于描述被管理的资产实体的基础特征，新数据会覆盖旧数据。 ：版本特征，用于描述被管理的资产实体的版本特征，通过版本号存储。 类型 节点的类型。 在创建实体时，类型无需选择。 在创建特征时，选择类型为基础特征或版本特征，请根据需要选择。 名称 节点的名称，用户自定义。只能包含英文字母、数字、

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