RITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）

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cos cos函数用于计算a的余弦值，输入为弧度 命令格式 cos(DOUBLE a) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 a 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 参数a非D

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处理数据 入门流程 示例：图片质量变换

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None discretization_method 否 离散化连续特征方法，取值如下： equidistant division：根据特征的最小、最大值等距离分隔 "" discretization_bin_num 否 离散化连续特征区间数量 None is_sparse 是 是否是K:V的稀疏特征

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这种情况是由于表数据量较大，并且源端通过where语句过滤，但并非索引列，或列值不离散，查询会全表扫描，导致JDBC连接超时。 图1 非索引列 解决方案 优先联系DBA修改表结构，将需要过滤的列配置为索引列，然后重试。 如果由于数据不离散，导致还是失败请参考2~4，通过增大JDBC超时时间解决。 根

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RITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）

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RITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）

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RITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）

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RITY 比较两个字符串的差距（删除、新增、变换的最小步骤），并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤)，并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）

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RITY 比较两个字符串的差距（删除、新增、变换的最小步骤），并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距（删除、新增和变换的最小步骤），并归一化到0-100（100表示完全一致，0表示完全不一致）

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acos acos函数用于返回给定角度a的反余弦值。 命令格式 acos(DOUBLE a) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 a 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数a取值范围为[-1,1]，a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。

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特征画像的作用，就是对数据进行分析，把其中一些基本特征提取出来，如：周期性、离散度、时序规律、最值、采样频率等，计算KPI曲线特点（包括周期性、趋势性、噪声、离散性、随机性等）。根据计算的曲线特点，判断KPI的大类别（毛刺型、阶梯型、周期型、离散型、稀疏型、多模态型等）。这些类别，对应到后面的特征选择

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开始图片处理（控制台） 开始图片处理（接口） 典型案例 获取图片信息 获取图片平均色值 设置图片效果 设置缩略 旋转图片 剪切图片 设置水印 转化格式 质量变换 设置图片瘦身 处理图片持久化 父主题： 数据处理

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这种情况是由于表数据量较大，并且源端通过where语句过滤，但并非索引列，或列值不离散，查询会全表扫描，导致JDBC连接超时。 图1 非索引列 解决方案 优先联系DBA修改表结构，将需要过滤的列配置为索引列，然后重试。 如果由于数据不离散，导致还是失败请参考2~4，通过增大JDBC超时时间解决。 根

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double SELECT atan2(1, 0.5) LIMIT 1 cos 余弦 cos(number T) -> double SELECT cos(0.5) LIMIT 1 cosh 双曲余弦 cosh(number T) -> double SELECT cosh(0.5)

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对于同样的采样点数，拉丁超立方采样的结果会更加分散，并且边界值会更多。 图4 蒙特卡洛采样结果 图5 拉丁超立方采样结果 对于离散型参数，联合概率分布采样会根据给定的取值列表进行随机采样。 图6 离散型参数-联合概率分布采样结果 对于连续型参数，联合概率分布采样会根据参数分布和相关系数进行采样。 图7 连续型参数-联合概率分布采样结果

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对于同样的采样点数，拉丁超立方采样的结果会更加分散，并且边界值会更多。 图4 蒙特卡洛采样结果 图5 拉丁超立方采样结果 对于离散型参数，联合概率分布采样会根据给定的取值列表进行随机采样。 图6 离散型参数-联合概率分布采样结果 对于连续型参数，联合概率分布采样会根据参数分布和相关系数进行采样。 图7 连续型参数-联合概率分布采样结果

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增加，作业运行时间延长。 口袋发现时长：默认值为50ns，输入范围：20-50。 表面原子离散点数量：每个表面原子离散点数量。默认值为20，输入范围: 10-50。 探针半径：控制产生的离散点到表面原子的距离。默认值为1.4 ，输入范围: 1.4-5，单位：Å。 名称：可修改，修

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数据开发进阶实践 周期调度依赖策略 离散小时调度与作业最近依赖调度逻辑 补数据场景使用介绍 作业调度支持每月最后一天 获取SQL节点的输出结果值 IF条件判断教程 获取Rest Client节点返回值教程 For Each节点使用介绍 数据开发调用数据质量算子并且作业运行的时候需要传入质量参数

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评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。 离散值评估结果 包含评估指标为召回率（Recall）、精确率（Precision）、准确率（Accuracy）与F1值（F1 Score）。下表为具体说明： 表1 离散值评估结果包含指标说明 参数 说明 recall：召回率

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numeric 的反余弦值。 ATAN(numeric) 返回 numeric 的反正切值。 ATAN2(numeric1, numeric2) 返回坐标 (numeric1, numeric2) 的反正切。 COSH(numeric) 返回 numeric 的双曲余弦值。返回值类型为

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