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数据处理 作业总览 作业队列 算子管理 算子示例 父主题: 数据处理
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数据处理 在数据服务首页左侧导航,选择“首页>我的数据集”。 在“我的数据集”页签单击新增的数据集。 单击“应用数据集 > 数据处理”。 进入“新增作业”界面,如图1所示。 参数说明如下所示: 作业名称:自定义输入。 开发环境:选择通用编辑器。 作业位置:存储作业脚本的数据湖OB
数据处理 数据处理支持什么类型脚本? 运行环境如何安装Python包? 数据处理可以处理哪些数据源中的数据? 用户注销后,是否会清理数据服务对应的个人数据以及资源,是否还会计费? 父主题: 常见问题
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数据处理 数据导入 此项功能现已集成在个模块的“导入”功能里,个别功能界面没没有导入功能的需要 EXCEL 导入数据,在此处导入 ; 选择需要导入的单据类型,单击“导入”,选择需要导入的文件,确定导入即可。 图1 数据导入 数据更新 海关基础参数更新 单击“数据更新”模块 图2 数据更新
数据处理 Python API接口 管理新增作业 创建开发环境 父主题: 管理基础工具
数据处理 数据处理介绍 创建工作流 启动工作流
数据处理 数据处理简介 数据批导 数据处理 回放仿真
具体操作请参见如何控制接口访问权限。 大屏数据处理应用模板服务集成示例: 如何使用资产 以在大屏Demo页面上进行配置为例。 订购并安装部署大屏数据处理应用模板资产到对应的开发环境。 相关操作请参见如何订购&部署资产。 在开发环境首页,如图1所示,单击“项目”页签,单击“业务大屏”。 图1 进入业务大屏 如图
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数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析,处理的结果可以用于回访定位问题,并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下: 数据批导:创建数据导入任务,收集采集车辆原始数据。 数据处理:支持根据自定义数据服务算子,对数据包进行处理,创建不同类型的作业。
“ 对象存储服务 ”的内容。 假设某用户于2023年7月1日对15TB数据做图片处理。由于数据处理费用无适用的资源包,则按照按需计费方式分析如下。 0~10TB范围内的数据免费,因此该用户的数据处理费用为: 数据处理费用= (15TB - 10TB) * 1024 * 0.025元/GB
数据处理介绍 DWR如何实现数据处理 DWR提供的近数据处理能力,可以对OBS内存储的数据,按照用户编排的工作流进行自动化处理(如解析、转码、截图等)。 DWR基于 函数工作流 FunctionGraph的函数能力,将复杂的业务处理逻辑编排为工作流,通过事件触发器或API驱动,自动化
数据处理(OT应用) IoT边缘云服务为应用提供总线对接能力、设备命令下发能力。IoTEdge对应用的日志、数据存储目录进行统一配置,应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接收来自总线的设备数据上报,对数据进行处理,将处理后的数据通过输出点发送到总线。 App也可以
列数,全部数据成为脏数据。 配置转换字段类型,与原始数据实际类型不同,全部数据成为脏数据。例如将字符串类型转换为数值类型。 HBase输入 原始数据包含NULL值,不做转换处理。 配置HBase表名错误,全部数据成为脏数据。 “主键”没有配置主键列,全部数据成为脏数据。 配置输入
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栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据的数据处理选项卡下面选择重分级,选择源数据,设置参数 图2 设置参数 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择重采样,选择源数据,设置参数采样模式
单击界面右上角的图标,选择“数据处理 > 时序数据处理 > 时序数据排序”,界面新增“时序数据排序”内容。 对应参数说明,如表2所示。 表2 参数说明 参数 参数说明 时间列 时序数据时间列,系统将根据指定的时间,按时间从早到晚对时序数据进行排序。 ID列 时序数据的标识列,默认为空,如
数据处理类实践 使用FunctionGraph函数对OBS中的图片进行压缩 使用FunctionGraph函数为OBS中的图片打水印 使用FunctionGraph函数对DIS数据进行格式转换并存储到CloudTable 使用FunctionGraph函数实现通过API方式上传文件
个人数据处理说明 个人数据清单 使用目的 存留期 用户屏幕图像 投屏中屏幕镜像信息投放 IdeaShare不保存个人数据 用户音频输出口 投屏中音频信息投放 用户IP地址 投屏连接
数据处理支持什么类型脚本? 目前数据处理仅支持Python脚本。数据处理集成了华为公有云ModelArts服务的引擎,用来执行用户自编码的Python脚本。 父主题: 数据处理
数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量,以免对后续操作(如数据标注、模型训练等)带来负面影响,开发过程通常需要进行数据处理。 常见的数据处理类型有以下四种: 数据校验:通常数据采集后需要进行校验,保证数据合法。 数据校验是指对数据可用性的基本判断和验证的过程。通常,用
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