户，所以“数据工程师A”把userTable表的查询权限赋给了“数据工程师B”。同时，“数据工程师B”创建了一个musicTable用于存放音乐版权相关数据。 “数据工程师A”和“数据工程师B”对于队列和数据的使用权限如表3所示。 表3 使用权限说明 用户 数据工程师A（游戏数据分析）

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授权大数据资产 如果您的资产是自建大数据类型，请先添加大数据类型实例再进行授权大数据。 如果您的资产属于云上大数据类型，请按照授权大数据直接给大数据授权。 如果您的资产为 DLI 数据库，请参照添加DLI数据库进行添加。 前提条件 已完成数据库资产委托授权，参考云资产委托授权/停止授权进行操作。

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Studio 图3 运营商大数据分析 地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征，数据体量巨大，例如，全球卫星遥感影像数据量达到PB级。数据种类多，有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据，非结构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工

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单击“确定”。 进入模型训练工程详情页面，如图1所示。界面介绍如表2所示。 图1 模型训练工程详情界面 表2 模型训练工程详情界面说明 区域 参数名称 参数说明 1（训练工程） 创建时间 训练工程创建时间 类型 模型训练的类型 创建者 创建训练工程的用户 活动时间 最近一次模型训练执行的时间

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管理工程 自定义创建工程 使用场景模板创建工程 复用模板创建工程 基于模板创建工程 单次启动工程 周期启动工程 父主题： 数据准备

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”。 单击“确定”。 进入联邦学习工程详情界面，如图1所示。界面说明如表2所示。 图1 联邦学习工程详情界面 表2 界面说明 区域 参数名称 参数说明 1（训练工程） 创建时间 联邦学习工程创建时间 类型 模型训练的类型 创建者 创建联邦学习工程的用户 活动时间 最近一次模型训练执行的时间

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project_id Integer 项目ID 最小值：0 最大值：2147483647 请求示例 创建一个PerfTest工程，工程名称为createProjectTest，工程描述为description。 /v1/projectId/test-suites { "name" : "createProjectTest"

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选择对应的开发板MCU（对于正点原子STM32F407开发板，选择STM32F407ZG），如下图所示：

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创建工程 以下两种方式选其一： 使用本地IDE进行开发 打开IDEA，选择“file > new > New Project”，选择新建maven工程。 导入相关maven依赖。 导入ModuleSDK依赖包。右键单击“Open Project Structrure”，选择“Li

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打包工程 根据您的需求进行相关代码的开发，并将项目打包，以编辑器IDEA为例： 选中项目->右键open Module setting Artifacts->单击+号>JAR->From modules with dependencies->模块选择monitor-app,选择monitorapp的Main入口类

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查询数据分析状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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查询数据分析状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页，提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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网站数据分析场景 使用Superset从MySQL中获取数据进行分析

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特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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该解决方案能帮助用户快速部署Smartbi平台，Smartbi是一站式BI大数据分析平台，可对接各种业务数据库、 数据仓库 和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。 方案架构 该解决方案部署架构如下图所示：

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超强写入：相比于其他NoSQL服务，拥有超强写入性能。 大数据分析：结合Spark等工具，可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具，可应用于金融行业的风控体系，构建反欺诈系统。 优势： 大数据分析：结合Spark等工具，可以进行实时的反欺诈检测。

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特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程，这里暂不使用，会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情，可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”，进入特征工程首页，如图1所示。

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排序样本预处理 图1 特征工程 创建特征工程 创建特征工程操作步骤如下： 在“离线作业”下，单击“特征工程”页签，单击上方“创建”，进入“创建特征工程”页面。 在“创建特征工程”页面，填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。 特征工程名称：请以“ETL-”开始，只能由字母、数字、中

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提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词

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Demo工程目录 合约开发和调测可参考合约示例Demo，单击链接获取AssemblyScript语言合约工程Demo。 build目录下optimized.wasm为合约编译后对应的wasm字节码文件(最终合约类型文件为optimized.wasm压缩成的*.zip包，合约示例Demo)。

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