中软国际数据治理专业服务解决方案实践

获取媒体方向 接口名称 WEB_GetMediaDirInAuditSite(后续废弃) 功能描述 获取媒体方向(旁听会场) 应用场景 获取媒体方向 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetMediaDirInAuditSite 参数 无

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灾备方向转换 双主灾备中，为了防止DDL回环，只有正向任务支持DDL，反向不支持DDL。针对该特点，DRS提供修改任务方向功能，用户可使用此功能调换任务角色，实现反向的DDL。 约束限制 仅支持双主灾备进行方向转换。 正向、反向任务均为暂停状态时，才能进行方向转换。 方向转换后，需要续传任务使转换生效。

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当跳转类型为系统内部跳转时支持设置携带空值。携带空值主要用于数据表中空值的过滤，方便用户分析数据。 前提条件：设置两个大屏A、B，大屏A跳转到大屏B。 操作步骤： 大屏B配置全局参数，设置全局参数的字段，大屏A中也必须存在。 在大屏A中设置跳转参数，跳转报表选择大屏B，关联字段选择全局参数中设置的字段。

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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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学理念，岗位为导向“岗课赛证”一体化人才培养教学平台，以岗位目标为培养方向，帮助学生拓宽认知，明确方向。平台模拟真实工作场景，锻炼学生项目实操能力，使教学过程/成果可视化，它由混合式教学、在线实验和项目实训三大子系统组成，公共模块为各个子系统提供基础功能。 在混合式教学中，教师可

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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。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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中试中心设计主要围绕装备制造和电子信息制造两大产业作为重点方向，为设计数字化和生产制造数字化两大业务提供中试服务，装备制造围绕模具加工制造工艺试制、汽车零部件加工制造工艺试制、复合材料成型工艺试制以及电路板产品工艺试制几大细分行业典型场景作为对象，总结和提炼两大产业的对中试中心共性技术要求，以自

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DRS检查任务方向和状态 概述 “DRS检查任务方向和状态”插件用于检查DRS任务的方向和状态。 配置介绍 表1 选择输入-配置说明 参数 配置说明 任务所在region 选择任务所在区域。 凭证 选择凭证，默认显示当前命名空间多活分区下已配置的默认凭证。 项目 选择项目，默认显

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研讨，了解学校学科建设的问题、痛点、需求等。 评估：开展高校所在地区工业企业、产业优势分析，结合学校的发展方向，评估学科工业软件设计方向。 设计：根据调研和评估的分析结果，为学校提供工业软件领域专业方向的建设规划，包括学科专业配套的实践类课程名称、简介、大纲以及开班授课的建议等。

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服务规格 服务内容 适用场景 1 工业软件工程创新中心咨询服务-资深咨询专家 洞察当地产业特点及工业企业需求，面向政府输出工业软件产业规划顶层设计方案。 为促进本地工业软件产业高质量发展，策划工业软件产业发展相关营销活动等，推动工业软件相关政策发布及落地。 主要面向政府提供顶层规划设计。

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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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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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软件人才培养咨询服务，为高校客户量身定制工业软件人才培养建设方案，明确结合本地区的产业优势和学校的工业软件建设方向具体的实施路径。通过提供国家政策分析、产业区域优势分析、学校工业软件领域专业建设方向等，协助高校进行专业建设方案规划，助力工业软件人才培养工作落地。核心优势如下： 华

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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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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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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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VN间流量分配数据规划 为了保证在网络拥塞情况下各业务流量可正常传输，为生产、办公、多媒体、VOIP等不同业务分配不同比例带宽，保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 数据规划 表1 VN间流量分配信息 参数 数据 说明 策略名称 test_traffic_VN - 流方向 Outbound

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