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数据处理
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数据处理
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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
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数据处理
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数据处理 当数据采集和接入之后，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。ModelArts提供了数据处理的功能，目的是帮助用户从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
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入库接收
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入库接收 【功能说明】 用于PDA接收半成品/成品，并入库关单 【操作步骤】 入库接收：扫描储位号，扫描成品/半成品批号/箱号 -> 完工入库单中的批号/箱号扫描完成，则自动确认/过账，单据状态更新为“已确认”，明细批号已写库存； 图1 入库接收 按明细行批量接收：扫描完工入库单号
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接收便签
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接收便签 标示符 AgentOther_Note 作用 表示座席接收便签。 附带信息 无。 示例： {"message":"","retcode":"0","event":{eventType": "AgentOther_Note","content": null,"workNo":
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消息接收
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接收资产
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选择“资源”页签，如图1所示。 图1 资源页面 单击界面右上方的图标，进入“接收资产管理”页面，如图2所示。 图2 接收资产管理页面 选择“待接收”页签，单击资产所在行的“接收”，如图3所示。 界面提示“资产接收成功”，说明资产接收完成。 图3 待接收资产 单击界面左上方的“返回”，回到“资源 > 已激活”页面。
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应用场景
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数据处理
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数据处理
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数据处理简介
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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。
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应用场景
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应用场景 未来几年时间，数据量将会呈数倍增长趋势，海量数据的快速处理是企业数据变现的核心诉求。DWR提供的高效、开放、易用的近数据处理能力，让视频处理、图片审核、文档压缩、灾难防治、数据搜索和推荐、办公协同、基因测序等场景的海量数据快速产生价值。 DWR的应用场景包括但不限于以下典型场景。
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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数据处理 修改列名 数据集列合并 数据集聚合 数据集行合并 数据集行过滤 数据集连接 数据集抽样 数据集拆分 数据集行去重 执行spark sql脚本 替换 缺失值填充 缺省值填充 修改列数据类型 数据集选择列 设置元数据 数据集按列排序 增加序列号 普通表转KV表 KV表转普通表
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数据处理
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数据处理
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MES数据接收
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MES数据接收 访问语帧平台 数字化精益平台是为本实验搭建的真实环境，作为对接IoT边缘平台的MES子系统，用户按照前面的操作后，IoT边缘将采集到的数据上报到数字化精益平台，您可在该平台查看数据同步结果并对数据进行后续管理。 使用浏览器，登录MES Portal。 进入数字化精益平台页面。
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