中软国际数据治理专业服务解决方案实践

设置难例 部分技能具备有难例数据收集的功能，在技能运行之前需要做难例参数配置。 前提条件 技能开发者设置了难例上传的技能，才能共进行相应的难例设置。 在ModelArts创建难例数据集，用于训练难例筛选模型。 设置难例 在管理控制台左侧菜单栏选择“设备管理 >设备列表”，然后在设

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改即可，提升数据管理和标注效率。其次，您可以基于难例的情况，补充类似数据，提升数据集的丰富性，进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中，对难例的管理有如下场景。 智能标注后，确认难例 将数据集中的数据标注为难例 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持难例发现功能。 智能标注后，确认难例

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获取难例配置 读取难例配置文件，难例配置文件路径为相应技能“data”目录，如“/home/hilens/skills/***skill_path/data/hardsample_config.json”。 接口调用 hilens.get_hard_sample_config()

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通过首页左上角九宫格菜单中数据大屏，进入数据大屏列表页，选择对应的空间和目录 图1 新增大屏 填写大屏相关信息： 大屏名称：根据业务场景，配置大屏名称 大屏描述：根据业务场景，填写大屏相关描述，更清晰的描述大屏业务场景 大屏尺寸：支持预置尺寸和自定义尺寸，适配不同终端展示 图2 填写大屏相关信息 OneSketch

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upload_url 是 string 上传难例集的url。 获取难例集的url首先需要在难例上传界面配置相应的数据集，然后通过get_hard_sample_config获取难例配置，详情请见获取难例配置，返回值中的参数dataset_path对应的是数据集的url。 index 是 int

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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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存在约束不验证添加前数据 前源数据库的表存在特殊constraint类型，该constraint添加时仅对新数据进行约束检查，并不检查存量数据是否满足约束条件，所以源表可能存在部分数据不满足约束，部分数据满足约束的情况，目标数据库不支持这类constraint，要求所有数据均满足c

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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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管好大模型难：大模型百花齐放，能力各异，管好大模型难，为应用场景选择表现最佳模型难。 用好大模型难：在企业的复杂场景中，基础大模型效果不佳，且多个大模型结合缺乏有效手段。 获取高质量数据难：高质量数据决定AIGC的高度，企业缺少准备契合行业和企业的高质量数据集的能力。 数据及模型安

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收缩数据库日志（不推荐使用） 功能介绍 收缩SQL Server数据库日志。 该接口计划于2024-12-30下线，建议及时切换到新接口收缩数据库日志。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式 POST

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Flink作业重启后，如何保证不丢失数据？ DLI Flink提供了完整可靠的Checkpoint/Savepoint机制，您可以利用该机制，保证在手动重启或者作业异常重启场景下，不丢失数据。 为了避免系统故障导致作业异常自动重启后，丢失数据： 对于Flink SQL作业，您可以

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在的断供风险，数据安全风险。 2、产品研发设计效率提升要求，包括大型装配设计、产品创新研发等场景中，存在设计速度慢，不能满足研发项目或非标订单的快速设计交付的要求。 设计工具不统一，数据难兼容，3D设计与2D设计不关联，设计数据难继承、交换困难，产品与工艺设计平台不统一，无法关联，无法借用继承产品设计的数据。

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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。获取方法请参见获取项目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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FinOps的三个阶段 FinOps框架指导企业从组织、文化、流程等多方面建设成本运营体系，通过多团队协作和基于数据决策，精细化管理云成本：各业务团队成本可视，主动控制不超支不浪费；企业基于数据决策云投资，保障企业核心业务和战略业务方向的支出。企业应用FinOps后，可以持续降低单位业务成本。

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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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