中软国际数据治理专业服务解决方案实践

数据处理可以处理哪些数据源中的数据？ 目前仅支持读写OBS桶中的数据。如果读写租户OBS中数据，可以使用ModelArts提供的MoXing的API能力，实现读写OBS中的数据。 父主题： 数据处理

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数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。

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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。 培养员工的规范与标准化的能力。把一些可以复用的经验标准化下来，把能标准化的东西数字化，沉淀成为智能化企业最宝贵的资源。 平台实现培训项目可追溯，课程随时可以学习 场景四：中小企业人才发展体系建设 业务痛点及挑战： 没

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数据处理介绍 DWR如何实现数据处理 DWR提供的近数据处理能力，可以对OBS内存储的数据，按照用户编排的工作流进行自动化处理（如解析、转码、截图等）。 DWR基于 函数工作流 FunctionGraph的函数能力，将复杂的业务处理逻辑编排为工作流，通过事件触发器或API驱动，自动化

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数据准备与处理 数据准备使用流程 创建ModelArts数据集 导入数据到ModelArts数据集 处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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SAP应用标准化部署的文件系统规划如表1所示。在标准化部署中，所有的文件系统都是使用云硬盘挂载。因此，可直接使用存储容灾服务对整个SAP应用系统容灾。SAP应用标准化部署容灾示意图如图1所示。方案说明：本方案中，生产站点的SAP应用为标准化部署，SAP HANA为单机无高可用部署。AZ1为生产站点，AZ2为容灾站点。SAP应用配置了存储容

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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”。 训练数据的obs路径 单击选择特征工程排序样本预处理生成的训练数据所在的OBS路径。 即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的训练文件路径。 测试数据的obs路径 单击选择特征工程排序样本预处理生成的测试数据所在的OBS路径。 即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的测试文件路径。

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的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采集全，因此，在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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OPS01 建立持续改进的团队文化和标准化的运维体系 OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 OPS01-02 规划标准化的运维组织 OPS01-03 规划标准化的运维流程和运维工具 父主题： 卓越运营支柱

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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OPS01-01 建立持续学习和改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性和复杂性，没有放之四海皆准的方案，为了达到卓越运营，需要不断改进这些最佳实践，并建立自己的最佳实践。所以，在所有最佳实践的第一条，就是在您的团队中培养持续学习和改进的文化。 而持续学习和改进需要鼓励团队沟

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使用函数处理IOT数据 案例概述 准备 构建函数程序

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开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集（包括

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数据处理(OT应用) IoT边缘云服务为应用提供总线对接能力、设备命令下发能力。IoTEdge对应用的日志、数据存储目录进行统一配置，应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接收来自总线的设备数据上报，对数据进行处理，将处理后的数据通过输出点发送到总线。 App也可以

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步骤2：数据开发处理 本步骤通过BI报表原始数据，分析10大用户关注最多的产品和10大用户评价最差的商品，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 分析10大用户关注最多的产品 在 DataArts Studio 控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。

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avg_rating desc limit 10 图2 脚本（top_rating_movie） 关键参数说明： 数据连接：步骤4中创建的DWS数据连接。 数据库：步骤6中创建的数据库。 脚本调试无误后，单击“保存并提交版本”提交该脚本，脚本名称为“top_rating_movie”。在后续开发并调度作业引用该脚本。

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使用函数处理DIS数据 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 处理数据

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