中软国际数据治理专业服务解决方案实践

为何上报中文数据，平台会乱码呈现？ 问题描述 使用MQTT.fx设备模拟器进行数据上报时，在json字符串中携带中文字符，如下图： 上报至IoTDA平台后，会出现乱码情况，如下图： 解决办法： 与平台交互时，不使用中文字符； 请将上报数据中的中文字符进行Unicode编码处理；

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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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新建数据大屏 大屏概述 新建大屏 大屏全局参数配置 大屏组件 预览大屏 发布大屏 复制大屏 大屏分享协作 管理大屏

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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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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文

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第三方应用实时呈现数据分析结果 场景说明 IoTA当前提供标准API对外开放数据，包括设备原始数据，资产快照和历史数据，第三方应用通过API实时获取SMT产线的各项分析结果，包括设备OEE，设备状态、设备关键属性、数据异常告警，设备属性历史数据等进行实时呈现。 IoTA对外开放API列表请参考IoTA

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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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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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大模型微调需要的数据有要求吗？ 用于大模型微调的数据集必须同时满足用途为“模型训练”、任务领域为“自然语言处理”、任务子领域为“文本生成”、数据集格式为“对话文本”四个条件。 父主题： AI原生应用引擎

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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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搭建某商品销售数据的大屏 应用场景 数据大屏是面向企业数据消费者，将可视化和场景叙事技术结合，运行在智能设备上，非接触式连接的酷炫大屏，满足业务监控数字屏、项目会议演示屏，以及对外媒体大屏等场景，从而推动企业数据群体消费。 数据大屏常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待，是DataArts

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资源安全状况 同步资源信息，集中呈现资源整体安全状况。 × √ √ 业务分析 专项分析 关联HSS、WAF、DBSS安全防护服务，全面展示主机、应用、数据库的安全状态和存在的安全风险。 √+ √+ √+ 综合大屏 综合态势感知 大屏集中展示云上资产综合安全态势，动态呈现资产风险状况。 × ×

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态和存在的安全风险。 业务分析 综合大屏 利用AI技术将海量云安全数据的分析并分类，通过综合大屏将数据可视化展示，集中呈现云上实时动态，云上关键风险一目了然，掌握云上安全态势更简单，更直观，更高效。 综合大屏 资源管理 同步资源信息，集中呈现资源整体安全状况。 资源管理 威胁告警

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大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

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数据增强（数据扩增） 数据扩增算子概述 数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景，能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量，同时会生成相应的标签。在深度学习领域，增强有重要的意义，能提升模型的泛化能力，增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据，扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。

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数据架构数据搬迁 数据架构数据搬迁依赖于数据架构的导入导出功能。 约束与限制 导入关系建模表/实体、维度建模维度/事实表、维度建模汇总表前请确保已创建管理中心连接，确保数据连接可用。 数据架构中的时间限定、审核中心和配置中心数据不支持导入导出。如有涉及，请您在其他数据迁移前，先进行手动配置同步。

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数据开发数据搬迁 数据开发数据搬迁依赖于数据开发的脚本、作业、环境变量、资源导入导出功能。 约束与限制 已完成管理中心数据搬迁。 数据开发中的通知配置、备份管理、作业标签、委托配置、默认项等数据不支持导入导出，如有涉及，请您进行手动配置同步。 导入脚本、作业、环境变量、资源功能部分依赖于OBS服务。

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