中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    大数据的特征 更多内容
  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 排序策略-离线特征工程

    入值。取值 RAM DOM。 训练数据占比 生成结果中,训练集占整个训练集和测试集比例,默认0.7。 测试数据占比 生成结果中,训练集占整个训练集和测试集比例,默认0.3。 开启调度 开启调度,按照指定调度策略定期执行作业。 “调度周期”:调度周期可选“天”或“周”。 “选择时间”:当

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  • 通过指纹特征设置流量处理策略

    在弹出对话框中,设置指纹参数。 图3 新建指纹 表1 指纹参数说明 参数 说明 指纹名称 输入指纹规则名称。 协议 设置指纹协议,支持UDP和TCP协议。 源端口 指纹源端口范围。 目的端口 指纹目的端口范围。 包长过滤 需要过滤出流量包长度。 报文载荷特征 检测载荷:设置检测载荷的十六进制值。

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  • 大屏所展现的数据如何获取到本地?

    屏所展现数据如何获取到本地? 可通过对接开放API或屏所提供报告导出功能获取相关数据。对接API具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题: 其他使用相关

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  • 快速搭建数据大屏

    同理完成柱图和表格制作,最终效果如图11所示。 图11 屏效果 单击右上角右“保存”,输入名称,单击“确定”,屏保存成功。 步骤5:管理屏 切换屏发布状态 在控制台右侧“我项目”单击项目名称,进入项目页面。 单击“数据分析 > 屏”,进入屏页面。 单击屏名称,进入大屏编辑页面。

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  • 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据?

    数据集,执行当前特征操作流。添加数据集,必须满足特征维度和特征列数量与当前特征工程绑定数据集一致,否则会执行失败。 使用JupyterLab开发平台创建算法工程,界面所有特征操作执行完成后,单击界面右上角图标,选择“数据处理 > 数据集 > 生成数据实例”,在新增“生

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  • 设备导入License后,特征库无法升级

    设备导入License后,特征库无法升级 问题描述 设备导入License后,需要将AV和IPS特征库升级到最新版本,进入“系统 > 升级中心”,单击“立即升级”执行特征库升级,提示“升级 服务器 域名解析失败,请检查配置或网络”,特征库升级失败。 可能原因 设备不能连接公网,无法连接到升级中心。

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  • 设备导入License后,特征库无法升级

    设备导入License后,特征库无法升级 问题描述 设备导入License后,需要将AV和IPS特征库升级到最新版本,进入“系统 > 升级中心”,单击“立即升级”执行特征库升级,提示“升级服务器 域名 解析失败,请检查配置或网络”,特征库升级失败。 可能原因 设备不能连接公网,无法连接到升级中心。

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  • 获取大屏指定组件数据

    获取屏指定组件数据 功能介绍 获取屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题分成更小子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据管理、查找和维护。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据管理、查找和维护。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题分成更小子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。

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  • 使用数据工程构建NLP大模型数据集

    标准和业务需求。不同类型数据集使用专门设计算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。 加工文本类数据集 合成文本类数据集 利用预置或自定义数据指令对原始数据进行处理,并根据设定轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集,增强训练模型多样性和泛化能力。 合成文本类数据集

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  • ClickHouse应用场景

    在企业经营分析中,把规模庞大业务数据导入到云数据仓库ClickHouse,对数亿记录或更大规模宽表和数百维度查询,都能在亚秒级内响应,得到查询结果。让客户随时进行个性化统计和不间断分析,辅助商业决策。 访客来源分析展示。 通过批量离线计算对用户访问日志中用户行为进行关联,生成

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  • 使用数据工程构建科学计算大模型数据集

    使用数据工程构建科学计算模型数据集 科学计算模型支持接入数据集类型 盘古科学计算模型仅支持接入气象类数据集,该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 训练科学计算模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算模型进行训练数据要求见表1。 表1 科学计算模型训练数据要求

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  • 模型训练服务简介

    支持多种部署模式 公有云部署:数据允许出局,面向用户包括:中小T、合作伙伴、华为内部研发。 合营云部署:数据不出局,面向用户为有合营云T。 华为云Stack 部署:数据不出局,面向用户为无合营云T。 GDE部署:数据不出局,面向用户包括:中小T、合作伙伴。 父主题: 用户指南

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  • 大屏

    屏 背景信息 ISDP+开发中心资产货架包含两种屏资产,数据资产和模板资产。数据资产(应用资产下数据处理应用模板”)通过订购部署方式,部署到开发环境;模板资产(组件资产下屏模板(Demo)”)订购后下载到本地,通过导入方式上传到“业务屏”下使用,具体请参见订购资产。

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    定义了给输出数据加噪音概率。加噪音是一种正则化技术,它通过在模型输出中添加随机噪音来增强模型泛化能力。取值范围:[0,1]。 给输出数据加噪音尺度 定义了给输出数据加噪音尺度。这个值越大,添加噪音越强烈,模型正则化效果越强,但同时也可能会降低模型拟合能力。取值范围:[0,1]。 优化器种类

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  • 学件简介

    主要实现对KPI数据分布特征进行分析,自动选择特征及参数。并提供四类,80+特征自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI标签、数据分布特征等进行异常检测算法自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块 主要支撑公共学件与用户交互,包括数据管理、数据可视化展示、专家经验注入等。

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  • 大屏

    屏 新建屏 更新屏 获取屏组件列表 获取屏指定组件数据 批量发布屏 批量删除屏 批量下线

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