中软国际数据治理专业服务解决方案实践

[labels] } moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assiant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assiantant_ids

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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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本例查看购买商品的用户中不同等级用户的分布情况。 图2 配置字段 您还可以通过样式选项对图表进行自定义的配置。 步骤3：发布大屏 完成大屏的编辑后，单击右上角“保存并发布”。 编辑大屏的名称，单击确定，发布的大屏。 更多大屏的功能请参考《智能数据洞察用户指南》操作指导。

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发现和处理Redis大Key热Key 大Key和热Key的定义 大Key和热Key场景较多，没有非常明确的边界，需要根据实际业务判断。 名词 定义 大Key 大Key可以分为两种情况： Key的Value占用存储空间较大。一般单个String类型的Key大小达到10KB，或者集合

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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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算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CS V文件输入

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步骤2：数据开发处理 本步骤通过BI报表原始数据，分析10大用户关注最多的产品和10大用户评价最差的商品，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 分析10大用户关注最多的产品 在 DataArts Studio 控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。

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评分最高Top10电影的计算方法是：先计算出每部电影的总评分和参与评分的用户数，过滤掉参与评分的用户数小于3的记录，返回电影名称、平均评分和参与评分用户数。 在DataArts Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 创建一个DWS SQL脚本，以通过DWS

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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从输入点接受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

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使用函数处理DIS数据 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 处理数据

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tokenizer的存放路径 -workers：设置数据处理使用执行卡数量 -log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出 seq-length：是一个用于计算序列长度的函数。它接收一个序

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测数据集，且字段定义、尤其是分布类型的定义与之前的训练数据集相同。 单击创建的数据预处理作业后的开发按钮，进入作业开发页面。然后单击左上角的“关联历史作业”，在弹窗中选择训练数据的预处理作业后，单击“保存”。 图9 关联历史作业 系统提示关联成功，则说明这两个数据集的字段及属性一

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使用函数处理IOT数据 案例概述 准备 构建函数程序

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bin和alpaca_text_document.idx文件。 图1 处理后的数据 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集，可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。 #示例： #1.将准备好的json格式数据集存放于/home/ma-user

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是一个用于设置序列长度的参数，表示模型处理的序列长度。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来优化模型的训练速度和效果。 数据预处理后输出的训练数据如下： alpaca_text_document.bin alpaca_text_document.idx 训练的时指定的数据路径为${pa

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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、英文、下划线（_）或中划线（-）组成的字符串。

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signed_new_source String 签名后的处理后样本地址。 signed_origin_source String 签名后的原样本地址。 version_id String 数据处理任务的版本ID。 请求示例 查询数据处理任务版本的结果展示 GET https://{endpoint}/

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介绍如何处理失败的任务信息。存在至少一个失败的任务。当执行备份任务失败时会产生一条“备份状态”为“错误”的备份，并且在“任务状态”的“备份任务”页签中产生一条信息，可通过单击信息后面的查看备份任务失败的原因。当执行复制任务失败时会在目标区域产生一条带有标识且“备份状态”为“错误”的备份。同时在源区域和目标区域“任务状态”的“复制任务”页签

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待进行时间特征提取的时间列。 预提取时间特征 要提取的时间特征。默认为“全量提取”，指提取全部的时间特征。此外还支持提取“年”、“月”、“日”、“时”、“分”、“秒”、“星期几”、“一年中的第几天”、“一年中的第几周”、“季”这些时间特征。 新列名 提取出时间特征后产生的新特征列的列名。如

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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

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创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。

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