地图数据服务 MapDS

pyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景 场景描述 媒

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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过滤字段2……”的格式保存成csv文本文件。 选择完成后单击“下一步”。 图3 数据选择 图4 样本粗筛 (可选步骤) 样本对齐，支持使用新对齐的结果，如图5所示；也支持复用隐私求交作业中通过这两个数据集计算得到的结果，如图6所示。 图5 使用新对齐结果 图6 复用隐私求交作业中的结果 （可选步骤）进行特

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重

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CCE.ConfigMap 模型说明 CCE.ConfigMap用于为云容器引擎服务（CCE）的集群创建提供基本配置信息存储服务。ConfigMap中不能包括敏感信息。 目前不支持ConfigMap动态挂载。 模型属性 表1 模型定义属性说明 属性 是否必选 描述 k8sManifest

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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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”。 进入KooMap产品首页，单击“申请公测”。 填写公测申请表单。 在“申请公测”页面填写公测申请表，勾选“同意《公测试用服务协议》”，并单击“申请公测”提交申请。 提交成功。 系统提示已提交公测申请，预计5个工作日以内完成审核，请您耐心等待。 图1 提交成功 审批成功。 系

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class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job

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CREATE TABLE HEAT_MAP_DATA.heat_map_table(id INT, value TEXT) TABLESPACE example1; gaussdb=# INSERT INTO HEAT_MAP_DATA.heat_map_table VALUES (1

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RoaringBitmap类型 GaussDB (DWS)自8.1.3集群版本开始，支持RoaringBitmap数据类型，用于存储位图数据集。 roaringbitmap数据类型支持行存，列存表。 表1 RoaringBitmap类型 名字 存储容量 描述 范围 RoaringBitmap

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申请开通Cloud Map 对于首次接入应用平台的服务，需要申请开通Cloud Map。Cloud Map给不同的部门、产品创建了不同的集群，主要用来控制数据隔离和保障可靠性，不同的服务开通时会分配到不同的集群里。 开通Cloud Map代表生成订阅关系，放通了权限，业务的中间件

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class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自job

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CREATE TABLE HEAT_MAP_DATA.heat_map_table(id INT, value TEXT) TABLESPACE example1; gaussdb=# INSERT INTO HEAT_MAP_DATA.heat_map_table VALUES (1

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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开启C CS Map特性 操作场景 CompactedConcurrentSkipListMap（简称CCSMap）特性优化了Memstore的数据结构，可以有效减少数据写入场景下的内存占用，降低GC频率，优化数据写入性能。若实际业务场景中对数据写入性能要求较高时，建议开启此特性。 本章节内容仅适用于 MRS

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Bitmap索引 该功能通过BitmapIndexSupport设置，迁移过程中默认注释掉Bitmap索引。 输入：Bitmap索引 1 2 3 CREATE BITMAP INDEX emp_bitmap_idx ON index_demo (gender); 输出 1 /*CREATE

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对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的

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