时间序列 ARIMA Auto ARIMA 父主题： 模型工程

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Integrated Moving Average model），是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p，d，q)中，AR是“自回归”，p为自回归项数；MA为“滑动平均”，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。 目前ARIMA算子只支持在Notebook环境运行，不支持 DLI 环境下运行。

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编辑数据字典 在“数据字典管理”页面，选中待编辑的数据字典记录，单击“编辑”，根据实际情况修改属性名称、说明等参数信息。 删除数据字典 在“数据字典管理”页面，选中待删除的数据字典记录，先单击该数据字典记录右侧的，再在弹出的操作列表中单击“删除”，删除数据字典。 查询数据字典 在“

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san 字典数据类型 SAN 域名 version String 证书版本 organization 字典数据类型 公司、组织 organizational_unit 字典数据类型 部门 locality 字典数据类型 城市 state 字典数据类型 省份 country 字典数据类型

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LINK”，则“实例信息”页面不显示“数据字典”页签。 操作步骤 在实例控制台的“实例信息”页面选择“数据字典”页签。 单击“创建字典”。 在创建字典弹窗中配置数据字典相关信息，完成后单击“确认”。 表1 数据字典配置 参数 配置说明 字典编码 填写字典类唯一标识。 字典名称 填写字典类名称。 扩展字段1

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创建数据字典 前提条件 用户具有数据字典管理权限 操作步骤 登录ISDP系统，选择“公共平台->系统配置->应用设置->数据字典管理”，打开数据字典管理页面 点击“新建”按钮，输入数据字典类别 图1 数据字典管理 表1 数据字典信息输入说明 输入项 输入说明 类别编码 必填项，手动输入，可根据企业编码规则规范输入

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全局序列 全局序列概述 nextval、currval在全局序列的使用 全局序列在INSERT或REPLACE语句中的使用 父主题： SQL语法

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查询时间序列 场景描述 本章以查询一个节点的CPU使用率时间序列为例。 涉及的基本信息 查询时间序列前，需要确定节点的ID和集群ID的值，节点ID值可以在E CS 的dimensions中查看，集群ID值可以在CCE的“集群管理”页面，基本信息的dimensions中查看。 CPU使

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序列管理 查看sequence详情 父主题： GaussDB (DWS)

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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objects 字典列表。 表5 Dictionary 参数 参数类型 描述 id String 字典ID。 name String 字典名称。 字符集：中文、英文字母、数字、下划线和空格。 约束：实例下唯一。 remark String 字典描述。 code String 字典编码。 字符集：英文字母、数字、下划线和空格。

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KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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是否启用 必填项，选择输入 表11.6-1 数据字典信息输入说明 2.点击保存，字典类别创建完成，配置数据字典类别子项 3.数据字典类别创建成功后，点击“设置”按钮，创建数据字典类别子项。点击“新建”，输入字典类别子项信息 图11.6-2 新建字典类别子项 输入项 输入说明 项编码 必填项，手动输入可根据企业编码规则规范输入

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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序列管理 创建序列 在“对象浏览器”窗格，右键单击“序列”，然后选择“创建序列”。Data Studio弹出“创建序列”对话框。 设置相关参数以创建序列。 在“序列名称”字段输入序列名称。 勾选“区分大小写”，“序列名称”字段文本将区分大小写。例如，输入的序列名称为“Employ

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CONTAINER：应用时间序列命名空间；PAAS.NODE：节点时间序列命名空间；PAAS.SLA：SLA时间序列命名空间；PAAS.AGGR：集群时间序列命名空间；CUSTOMMETRICS：自定义时间序列命名空间。 metric_name 否 String 时间序列名称，名称长度取值

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密码字典文件中，以换行符作为密码的分隔符。如果密码字典中的某一项长度超出128字符，则该项记录无效。 说明： 更新密码字典步骤如下： 单击“下载密码字典”，下载系统现有的密码字典，根据需要修改密码字典。 单击，选择修改后的密码字典文件。 单击“上传”，更新密码字典。 转义密码中的特殊字符串，转义规则配置请参考帮助

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传参依赖，以及CRUD增删改查依赖，生成接口操作序列依赖图ODG。 自主探索遍历和修正ODG：探索遍历ODG批量生成测试序列，自动下发执行，依据响应反馈动态修正ODG图。 13种接口测试数据生成方法：支持接口上下文自动传参、复用字典取值、enum值、example值、exampl

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SEQUENCE 除了为序列指定cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但建议不要多列共用同一个序列。

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inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象，一般为分词后的结果 输出 表2 参数 子参数 参数说明 output output_port_1 output为字典类型，output_port_1为pyspa

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职务序列管理 路径：核心人事-控制台-职岗体系-职务序列 图1 职务序列 职务序列的新增 单击【新建】弹出新建弹窗，在页面输入信息后，单击【保存】，创建成功 图2 新增职务序列1 图3 新增职务序列2 职务序列的编辑 信息如有错误需要更正，单击【编辑】，针对需要修改的信息重新编辑

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