中软国际数据治理专业服务解决方案实践

操作流程 领域数据空间流通平台业务操作流程： 表1 领域数据空间流通平台业务操作流程说明 序号 步骤 说明 1 DPE创建开放资源 创建开放域 创建开放资源 配置开发态沙盒APP 启动开发态沙盒APP 发布开发态沙盒APP 配置生产态沙盒APP 启动生产态沙盒APP 2 DPE开放资源授权

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单击“确定”，并关闭注册表编辑器。 沙箱中配置路径访问权限 在应用 服务器 上右键单击Sandboxie Control托盘图标，打开控制台。 右键单击“沙盒”，选择“沙盒设置”，弹出“沙盒设置”窗口页面。 依次选择“资源访问 > 文件访问 > 完全访问”。 单击“编辑/添加”在弹出的“编辑资源名”输入框中输入

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对于运行Windows 10的系统，成功利用此漏洞的攻击者可以利用受限的特权和功能在AppContainer沙盒上下文中执行代码。攻击者可随后安装程序；查看、更改或删除数据；或者创建拥有完全用户权限的新账户。 攻击者可通过多种方式利用此漏洞，包括诱导用户打开经特殊设计文档或在Windows预览窗格中查看。

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NVIDIA的显卡驱动与flash的硬件加速有冲突，可以升级驱动，并且关闭flash player的硬件加速。 防崩溃的沙盒在老CPU反而出问题，关闭沙盒保护： Windows 32位：C:\windows\system32\macromed\flash Windows 64位

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04,dce-control-plane-data-svr:7005 rediscluster_auth=qwersxkj1234 ##沙盒数据落地kafka配置信息 lcache_kafka_hosts=dce-union-compute-space-svr:9091,dce-

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总体架构 领域数据空间流通平台需要为数据提供方、消费方部署连接器及跨域安全计算沙盒，实现各参与方之间数据可信、可控的交换流通。同时往上对接可信数据要素流通运营平台，完成去中心化模式下运营平台数据商品对应数据的交换流通，平台总体架构如下图所示： 图1 总体架构 产品特性 领域数据空间流通

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第二级）之间的开放资源授权方案、跨域策略协商方案 数据使用方DCE（第二级）中跨域联合计算沙盒与使用方上层应用之间的数据对接方案 试点项目数据流通集成实施工作 DPE端数据流通集成实施工作 针对试点项目数据流通场景需求，在DPE侧需要完成开放资源接入管理、低代码开发、把开放资源授

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exe\Start.exe 版本号 可根据实际情况填写。 如果是沙箱模式运行，添加沙盒应用版本号。 - 发布者 可根据实际情况填写。 如果是沙箱模式运行，添加沙盒应用的发布者。 - 工作目录 非沙箱沙模式运行文件的安装目录，如C:\Program Files\Internet Explorer。

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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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器管理软件，帮助解决跨境企业使用VPS远程桌面管理店铺中遇到的卡顿、掉线、账号安全、批量管理、团队协作等问题，让跨境店铺运营更加流畅。通过沙盒技术和固定路由网络，长效、安全、专业的管理eBay、Wish、速卖通等的电商平台的账号。 方案架构 该解决方案部署架构如下图所示： 图1 方案架构图

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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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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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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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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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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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