中软国际数据治理专业服务解决方案实践

mysqldump的6大使用场景的导出命令 背景描述 mysqldump是MySQL最常用的逻辑导入导出的工具，下面介绍几种常见使用场景。 mysqldump选项解析 表1 配置项说明 选项名称 说明 add-drop-table 每个数据表创建之前添加drop数据表语句。 events，E

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企业数智员工解决方案是基于盘古大语言模型开发。盘古大模型致力于深耕行业，打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集，将行业知识know-how与大模型能力相结合，重塑千行百业，成为各组织、企业、个人的专家助手。 在数智员工的开发过程中，我们使用了大规模数据集进行训

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> 安全大屏”，进入安全大屏页面。 图2 进入安全大屏页面 单击威胁态势大屏图片，进入威胁态势大屏信息页面。 页面中各个模块的功能介绍、数据信息等详见下述内容。 威胁态势大屏总览 展示当前账号内资产的网络日志攻击次数、应用日志攻击次数和主机日志攻击次数。 表1 威胁态势大屏总览 参数名称

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驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及

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驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及

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驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及

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公共主题会对其他具有如下权限的员工共享大屏数据。 呼叫中心监控、监控配置、大屏监控配置的菜单权限。 大屏监控管理、查看公共大屏监控、编辑公共大屏的操作权限 风格：包括浅色风格主题和深色风格主题。 分辨率：取值范围720P (1280*720)、1080P (1920*1080)、4K (409

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批量删除最新大版本下的所有小版本 功能介绍 根据主对象ID和父模型ID，批量软删除最新大版本下的所有小版本。请您谨慎使用删除操作，删除后该数据将无法恢复。 接口约束 仅MV模型可以使用该接口。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservic

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mysqldump的6大使用场景的导出命令 背景描述 mysqldump是MySQL最常用的逻辑导入导出的工具，下面介绍几种常见使用场景。 mysqldump选项解析 表1 配置项说明 选项名称 说明 add-drop-table 每个数据表创建之前添加drop数据表语句。 events，E

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导出ModelArts数据集中的数据 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。

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处理ModelArts数据集中的数据 数据处理场景介绍 创建ModelArts数据校验任务 创建ModelArts数据清洗任务 创建ModelArts数据选择任务 创建ModelArts数据增强任务 管理和查看数据处理任务 父主题： 数据准备与处理

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概述 背景 某数据使能解决方案中的智慧门店交付场景，需要将客户线下的源数据采集到云上、分析处理后展示到大屏上。本最佳实践基于该项目背景，通过解决方案工作台交付中心对该项目进行项目管理、方案设计、数据调研、数据实施治理等，助力项目交付降本增效。 图1 智慧门店项目背景 流程介绍 项

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标注ModelArts数据集中的数据 数据标注场景介绍 通过人工标注方式标注数据 通过智能标注方式标注数据 通过团队标注方式标注数据 管理标注作业 父主题： 数据准备与处理

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则。 启动绑定本地监听IP，禁止对外访问、禁用UDP协议、启用登录认证。 调整应用程序中的一些参数，并且重启 服务器 达成禁用UDP的效果。 通过对业务历史报文数据的统计学习，建立正常业务包大小的正态分布图，由此可以清晰识别出超大或超小包攻击报文。 父主题： UDP反射放大攻击安全排查

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解决方案加速场 解决方案加速场介绍 架构模板 用例模板 工具&示例代码 解决方案实践 解决方案信息库 数据资产模型

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背景 某数据使能解决方案中的智慧门店交付场景，需要将客户线下的源数据采集到云上、分析处理后展示到大屏上。本最佳实践基于该项目背景，通过解决方案工作台交付中心对该项目进行项目管理、方案设计、数据调研、数据实施治理等，助力项目交付降本增效。 图1 智慧门店项目背景 父主题： 概述

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通，通过灵活的组合方案，来帮助客户快速解决模型落地应用时所面临的业务及技术挑战。 MaaS应用实践中心结合 KooSearch 企业搜索服务、盘古数字人大脑和Dify，为具体的客户应用场景提供一整套解决方案。 KooSearch 企业搜索 服务：基于在MaaS开源大模型部署的模型API，

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命周期的大模型工具链。 盘古大模型为开发者提供了一种简单高效的方式来开发和部署大模型。通过数据工程、模型开发和应用开发等功能套件，帮助开发者充分发挥盘古大模型的强大功能。企业可根据自身需求选择合适的大模型相关服务和产品，轻松构建自己的模型。 数据工程套件 数据是大模型训练的基础，

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管理解决方案 查看/修改商品 下架/上架商品 父主题： 商品管理

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解决方案配置单 生成解决方案配置单 父主题： 基线解决方案

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营销任务 ”，选择“大单续订任务”页签。。 选择“我的客户”页签查看其名下的大单续订任务，选择“云经销商的客户”页签查看其名下云经销商的大单续订任务。 单击列表字段旁边的眼睛按钮，伙伴可以查看或隐藏字段的完整内容，内容默认隐藏。比如，单击“客户名称/账号名”旁边的眼睛按钮，可以查看或隐藏客户名称的完整内容。

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