中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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大容量数据库 大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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大容量数据库 大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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针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。

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当前农业生产及管理部门的痛点： 农业政府 缺少基于卫星遥感&人工智能的能力，无法对园区的作物快速精准的识别，无法聚焦作物提供农业气象服务和决策分析； 传统管理偏重于一产，无法有效的实现一二三产全产业链的提质增效； 传统种植标准不一致，导致产品一致性、品牌营销层次不齐； 农业农村数据资源分散、

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需要深入专业的 区块链 知识，同时需要各种复杂的设计和配置，易出错，投入成本高。 BCS 可以帮助企业最快5分钟内完成区块链网络部署，可节省80%的开发和部署成本。 提供全生命周期管理和界面化的智能合约编码、调试与部署。让用户简单使用区块链系统，专注于自身业务应用的创新与开发。 灵活高效

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功能介绍 繁多的AI工具安装配置、数据准备、模型训练慢等是困扰AI工程师的诸多难题。为解决这个难题，将一站式的 AI开发平台 （ModelArts）提供给开发者，从数据准备到算法开发、模型训练，最后把模型部署起来，集成到生产环境。一站式完成所有任务。 图1 功能总览 ModelArts特色功能如下所示：

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软通动力数据中台及数据治理服务解决方案采用“轻量化、高解耦、全场景、零代码”的架构设计，具备多部署模式、灵活产品组合、无缝集成对接等核心特性，且能够提供数据中台咨询、实施及运维专业端到端服务。 应用场景 数据使能咨询、数据集成与开发、工业物联数据采集与分析、数据治理与数据安全实施

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emo进行说明。 方案架构 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量

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VACUUM”章节）语句执行过程中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。如需开启，需要把v

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中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。要想打开它，把va

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VACUUM”章节）语句执行过程中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的线程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。如需开启，需要把v

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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版

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SDK使用方法请参见SDK参考，当前仅支持Python语言的SDK。 REST API使用方法请参见API参考。 命令行使用方法请参见命令参考。 使用建议 如果您需要对华为云上的资源进行权限的精细管理，建议您在使用G CS 前，使用IAM服务创建IAM用户及用户组，并授权，以使得IAM用户获得GCS的操作权限。IAM操作请参见创建用户并授权使用GCS。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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本文使用ModelArts上的NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属 服务器 支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

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驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及

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驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及

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企业各领域专项知识，专利，课程都是碎片化的存储在不同地方 业务效果： 建立以产品研发岗位为基本单元的 知识管理 平台：实现集团企业 知识图谱 技术，建立强大的搜索能力，让员工可以随时找到所学知识。 将核心员工的抽象能力与概念化能力，隐藏在业务背后的常识、逻辑及普遍的规律抽象出来，形成部门内部的工作模型及专业的知识沉淀到企业知识库，以便循环学习。

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Kit）是对 图像搜索 提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用图像搜索SDK提供的接口函数即可实现使用图像搜索业务能力的目的。 图像搜索服务提供的SDK暂不支持访问重试，如果访问异常，SDK会直接返回本次的请求结果，所以需要客户端自行建立重试机制。 接口与API对应关系

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