云计算是一种以数据和处理

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云计算是一种以数据和处理更多内容

处理数据

Key：只能由英文、数字、和特殊符号（,-_）组成，且需要以字母开头。长度不超过64个字符。 Value：只能由英文、数字和特殊符号（\/,.[]-_）组成。长度不超过64个字符。数据类型：选择“数据包”。选择数据：选择需要操作的数据包中的数据。输出目录：选择可输出的通用存储的目录。

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处理数据

处理数据入门流程示例：图片质量变换

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处理数据

处理数据处理模拟数据步骤如下。用户进入DISDemo函数详情页，选择“dis-test”测试事件，单击“测试”，测试函数，如图1所示。图1 配置测试事件函数执行成功后，部分函数日志如图2所示，全部的日志信息，可以到“日志”页签查询。图2 函数执行结果父主题：使用函数处理DIS数据

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获取和处理数据库中的数据

(compile with: libodbc.so) // 本示例以用户名和密码保存在环境变量中为例，运行此示例前请先在本地环境中设置环境变量（环境变量名称请根据需求进行设置）EXAMPLE_USERNAME_ENV和EXAMPLE_PASSWORD_ENV。 #ifdef WIN32

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管理和查看数据处理任务

中选择“数据准备>数据处理”，进入“数据处理”页面。在数据处理列表中，单击数据处理任务名称，进入数据处理任务的版本管理页面。您可以在该页面进行数据处理任务的“修改”与“删除”。图1 数据处理版本管理页面您可以在版本管理页面，通过切换页签查看“配置信息”、“日志”和“结果展示”。

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获取和处理数据库中的数据

(compile with: libodbc.so) // 本示例以用户名和密码保存在环境变量中为例，运行此示例前请先在本地环境中设置环境变量（环境变量名称请根据需求进行设置）EXAMPLE_USERNAME_ENV和EXAMPLE_PASSWORD_ENV。 #ifdef WIN32

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获取和处理数据库中的数据

(compile with: libodbc.so) // 本示例以用户名和密码保存在环境变量中为例，运行此示例前请先在本地环境中设置环境变量（环境变量名称请根据需求进行设置）EXAMPLE_USERNAME_ENV和EXAMPLE_PASSWORD_ENV。 #ifdef WIN32

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导入和预处理训练数据集

导入和预处理训练数据集参考TensorFlow官网的教程，创建一个简单的图片分类模型。查看当前TensorFlow版本，单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import

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数据处理

数据处理数据集数据探索数据采样数据清洗数据合并数据转换特征选择时序数据处理自定义发布算法工程服务父主题： JupyterLab开发平台

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数据处理

数据处理作业总览作业队列算子管理算子示例父主题：数据处理

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数据处理

数据处理图片处理 Data+ 在线解压

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数据处理

数据处理创建算子批导数据处理数据父主题：自动驾驶云服务全流程开发

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数据预处理

数据预处理创建数据预处理作业开发数据预处理作业父主题：管理数据

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数据处理

数据处理在数据服务首页左侧导航，选择“首页>我的数据集”。在“我的数据集”页签单击新增的数据集。单击“应用数据集 > 数据处理”。进入“新增作业”界面，如图1所示。参数说明如下所示：作业名称：自定义输入。开发环境：选择通用编辑器。作业位置：存储作业脚本的数据湖OB

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数据处理

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

数据处理 Python API接口管理新增作业创建开发环境父主题：管理基础工具

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处理呼叫数据

处理呼叫数据如果您需要获取呼叫数据，需要在服务端处理集成地址表单提交，并增加处理逻辑返回到页面。由于服务端处理存在多样性，此处提供传递的主要呼叫参数说明，请参见表1。代码样例为JAVA+springboot+模板（thymeleaf）方式，请参见后续步骤。表1 参数说明参数名称

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数据处理

数据处理数据处理介绍创建工作流启动工作流

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数据处理

数据处理数据处理简介数据批导数据处理回放仿真

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准备离线数据源

值为1。否 publishTime Long 发布时间，采用UTC标准时间，单位以秒计。对物品有实时性要求的则必填。否 expireTime Long 失效时间，采用UTC标准时间，单位以秒计。当前服务器的时间大于该时间时，此物品将不会被推荐。如不设置，代表永不失效。否 author

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数据处理费用

“ 对象存储服务 ”的内容。假设某用户于2023年7月1日对15TB数据做图片处理。由于数据处理费用无适用的资源包，则按照按需计费方式分析如下。 0~10TB范围内的数据免费，因此该用户的数据处理费用为：数据处理费用= (15TB - 10TB) * 1024 * 0.025元/GB

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