中软国际数据治理专业服务解决方案实践

“源数据”参数与“teleportshare”的区别？ “源数据”参数是可选参数，解决用户有不同数据目录源，导入到不同的目的桶或不同的目录的需求问题。为待传输数据设置指定目录。“源数据”参数未关联到Teleport设备，仅用于指导华为数据中心后台将用户对数据的不同预设需求，导入到创建目的桶中。

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GaussDB (DWS)集群数据安全与加密 开启GaussDB(DWS)数据库用户三权分立 使用KMS对GaussDB(DWS)集群进行加密 开启GaussDB(DWS)控制台敏感操作保护

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RDS与自建数据库优势对比 云数据库RDS和自建数据库的优势对比如表1所示。 表1 优势对比 项目 云数据库RDS 自购 服务器 搭建数据库服务 服务可用性 请参见 弹性云服务器 的优势。 需要购买额外设备，自建主从，自建RAID。 数据可靠性 请参见什么是云硬盘。 需要购买额外设备，自建主从，自建RAID。

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。 训练数据： 训练数据列数一致，总数据量不少于100条不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。 训练数据列内容不能有时间戳格式（如：yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等）的数据。 如果某一列的取值只有一种，会被视为无效列。请确保标签列的取值至少有两个且无数据缺失。

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ma DPE与数据提供方数据源之间的网络规划 领域数据空间流通平台-DCE（Data Consumer Engine）引擎在数据运营方侧的部署方案 数据运营方第一级DCE上与数据提供方DPE（第一级）之间的开放资源授权方案、跨域策略协商方案 数据运营方第一级DCE与自身第二级DPE之间的数据计算结果对接方案

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建表与导入TPC-DS数据 创建TPC-DS目标表 连接DWS数据库后执行以下SQL语句。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

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使用Kafka Adapter上传与下载数据 Kafka Adapter概述 准备环境 上传数据 数据下载的消费模式 下载数据之消费位移 与原生KafkaConsumer接口适配说明 父主题： 使用SDK

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过此IP与GDS的通讯；端口对于TPC-H取5000、5001，对于TPC-DS取5002、5003。 -H address_string：允许哪些主机连接和使用GDS服务。参数需为CIDR格式。此地址配置成GaussDB(DWS)的集群内网网段（即GDS所在的E CS 与Gauss

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图数据自动化构建与分析 图数据自动化构建与分析场景介绍 操作环境与数据准备 创建数据集成作业 开发并调度Import GES作业 分析图数据

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数据仓库上云与实施服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 上云与实施

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什么是大数据优化与提升服务？ 大数据优化与提升服务通过结合华为自身丰富的理论知识和实践经验，引入数字化科技技术，帮助企业规划构建数据治理体系和数据治理平台，内容包括数据管理成熟度诊断、数据管理体系设计、数据安全规范诊断与设计以及主数据管理体系诊断与设计。 父主题： 关于服务咨询

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数据上云设计与实施服务优势？ 优势项 优势介绍 专业的服务团队 团队成员由存储业务、数据迁移、解决方案设计等方面的资深专家组成，每位专家都具有大量的数据上云经验，可以更好地帮助客户实现数据云化转型。 端到端的服务体系 从上云方案设计到数据迁移落地实施，端到端的服务体系保证客户安全、可靠、高效地数据上云。

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备份与恢复Elasticsearch集群数据 创建快照备份Elasticsearch集群数据 恢复Elasticsearch集群数据 删除Elasticsearch集群快照 父主题： 使用Elasticsearch搜索数据

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数据安全与完整性保障 数据安全与完整性保障详细参考数据保护技术。 父主题： 迁移工作原理

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盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过 AI 模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平

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志定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见NLP大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如w

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综合数据挖掘分析支持决策：通过综合数据挖掘分析，国蓝中天能够为管治提供决策支持。这种数据驱动的决策方式更加科学、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，

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应用中提供准确的预测结果。 应用与部署：当大模型训练完成并通过验证后，进入应用阶段。主要包括以下几个方面： 模型优化与部署：将训练好的大模型部署到生产环境中，可能通过云服务或 本地服务器 进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。 模型监控与迭代：部署后的模型需要持续监控其

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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