用户在提交审批后，如果采集的条目支持AI识别，则系统会根据用户上传的照片进行AI识别，自动得出AI审批结论。如果AI识别不通过，则审核人可以进行人工识别，并补充工人审批结论 操作步骤（手机端） 登录手机app，在“我的待办”中，筛选“审批”查看待处理的审批 图3 APP待办-审批待办

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查看质量检查任务 操作场景 本文指导您如何查看当前选择的应用租户下的所有质量检查任务。 操作步骤 登录LinkX-F系统首页。 选择“数据质量 > 质量检查任务”，进入质量检查任务页面。 页面默认显示质量检查任务列表。如有需要，您还可： 筛选任务：在“条件筛选”处输入或选择常用查

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执行到排程计划中任务的开始时间为当次数据的结束时间；下次执行，从上次的数据结束时间执行到本次任务启动时间。 如果首次执行时任务终止，则重新启动时全量执行；如果增量执行时任务终止，则重新启动时从上次成功执行的完成时间开始执行质量检查。 立即执行：立即执行时清洗的数据是整合层/图数据

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过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 Authorization 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，携带的鉴权信息。 X-Sdk-Date 否 String 使用AK/SK方式认证时必选，请求的发生时间。 X-Project-Id

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项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 data_connection_id 否 String 数据连接id，如果是获取技术报告规则评分，请务必填写data_connection_id，database_name，table_name参数值。

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将代码库配置管理、分支开发规范、代码Review规范、Committer工程实践等多种标准规范和实践内置于其中，帮您建立标准、规范、高效的代码开发流程。 高效协同 提供基于Git的多种开发协作模式，同时支持分支开发模式和Fork社交编程开发模式，支持业界Git-Flow、GitHub-Flow、G

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数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 问题描述 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别，需要具体说明一下，便于用户理解。 解决方案 数据架构中指标侧重业务维度，用来衡量目标总体特征的统计数值；数据质量中指标侧重监控维度，用来管理所有业务指标，包括指标的来源、定义等。 注意，数

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传统企业在进行互联网+转型的过程中，由于对互联网行业了解不足，以及自身传统管理和交付模式的差异，在初始阶段会出现研发吞吐下降，转型存在挑战。 传统企业通过使用需求管理服务的需求、缺陷管理与跟踪、以及敏捷迭代的管理，可以熟悉并掌握敏捷迭代交付的理念和实践。 同时基于强大的自定义功能，企业也

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代码上库质量门禁 多层级、细粒度代码上库质量门禁 Repo支持人工审核、自动化流水线集成对上库代码进行质量管控，不符合质量指标的代码不允许入库，人工审核支持权责分离原则（SOD），自动化检查，支持分支级管控，详见合并请求。 父主题： 产品功能

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质量检查报告 操作场景 本文指导您如何查看当前选择的应用租户下的所有质量检查报告。 操作步骤 登录LinkX-F系统首页。 选择“数据质量 > 质量检查报告”，进入质量检查报告页面。 页面默认显示质量检查报告数据列表。如有需要，您还可： 筛选报告：在“条件筛选”处输入或选择常用查询条件，单击“搜索”。

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用例的通过率，并按用例的结果分组统计，未执行的用例计入“未执行”分组。用例通过率=成功数/总数 缺陷严重程度 显示选中的计划下关联的缺陷数量。 自动化率 通过饼图以及详细的用例数量进行展示。 非手工测试用例占所有用例数的比例，用例自动化率=（测试计划所有的用例总数-测试计划内手工测试用例数）/测试计划所有的用例总数。

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默认首页是总览页面，显示了数据表的报警和阻塞情况。 主要包括以下几部分内容： 所选周期内的作业数、实例数、异常表数，以及各种实例运行状态的分布和变化趋势情况。 当天告警分类统计、当天数据表告警统计、最近7天规则告警分类趋势的统计和最近7天规则数量的趋势。 规则模板 质量规则模板是数据质量的核心功能，是

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检测数据集质量 数据集创建成功后，平台将对数据集中的数据进行质量校验，并给出健康度评分、合规度评分与数据长度分布。 检测数据集质量 在“数据工程 > 数据管理”页面，选择“我的数据集”或者“训练数据集”页签。 单击数据集名称，进入数据集详情页，查看详细的数据质量。 其中，数据长度

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产率和质量，项目管理无法可视化，缺乏有效的工具和手段管理上下游合作伙伴，导致互联网+转型难以推进。 推荐搭配 需求管理、代码托管、代码检查、编译构建、部署、测试计划。 实现结果 需求管理可视化，准确度量软件开发过程，上下游合作伙伴高效协作。 高校/培训机构 研发挑战 受应试教育影

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代码检查 CodeArts Check（原CodeCheck）是基于云端实现的代码检查服务。为用户提供代码风格、通用质量与网络安全风险等丰富的检查能力，提供全面质量报告、便捷的问题闭环处理帮助企业有效管控代码质量，助力企业成功。 支持区域： 华北-北京一，华北-北京四，华东-上海一，

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如何手工重启阻塞的质量作业或对账作业？ 可能原因 质量作业或对账作业运行阻塞。 解决方案 阻塞的作业需要进行手工重启，如不重启1天内也会因作业超时自动结束该作业。 手工重启需要选择“运维管理”，先单击对应作业操作栏中的“取消”，作业运行状态变更为“失败”，此时然后单击操作栏中的“重跑”即可完成作业重启。

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软件开发阶段对代码质量和安全问题进行自动化检查，支持内置安全规范、要求到软件生产作业流，帮助企业软件生产安全。 提供深度代码安全检查能力，帮助政务云运营者和大企业管控ISV软件安全质量，构建供应链安全体系。 能力说明 提供跨函数、跨文件检查能力，提供污点分析检查能力。 支持注入类、信息泄露类（AccessKey）等TOP安全漏洞检查。

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在“我的服务->我的订阅”界面查看到已订阅的服务列表。 商用服务订阅时会跳转到云市场界面，选定规格付费完成后，会自动生成订阅记录。当前云市场暂不支持付费完成后自动跳转到OSC，因此需要手动切回至OSC的“我的服务->服务订阅”界面。 部署服务。 在“我的服务->我的订阅”界面查找已订阅目标服务，单击“创建实例”。

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算是DevOps的天然盟友，在云计算的支撑下企业能够立即启动支持开发和部署过程中涉及的各种环境所需的资源以实施DevOps。 同时，在易用性、可伸缩性和性能方面有着卓越表现的微服务，成为了企业软件开发较受欢迎的架构，而微服务和DevOps有着非常密切的联系。微服务在具有众多优势外

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以往高昂的硬件平台成本，以及海量的定制开发服务，重构用户体验、提升开发和响应效率、实现商业成功。 研发效率提升：强大的数据服务功能支持快速配置 数据实例 ，自动生成数据服务，提升研发效率。 响应时间缩短：缩短API响应时间，大文件上下行速度明显提升。 迭代灵活高效：可视化的数据模型图

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处理中新建的作业，单击数据质量监控节点，然后在该节点的节点属性中，单击“数据质量规则名称”后的按钮，可以跳转到 DataArts Studio 数据质量控制台的“质量作业”页面。 图1 质量作业节点 在数据质量页面，单击质量作业名称，可以查看质量作业的基础配置。 图2 质量作业列表

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