说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

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说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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微认证课程学习的形式是什么样的？ 微认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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开发者认证课程学习的形式是什么样的？ 开发者认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题： 开发者认证课程学习常见问题

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维度建模 新建维度 管理维度表 新建事实表 父主题： 模型设计

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[HASH(column)|REPLICATION]。 枚举值： HASH: 对指定的列进行Hash，通过映射，把数据分布到指定DN REPLICATION: 表的每一行存在所有数据节点（DN）中，即每个数据节点都有完整的表数据 distribute_column 否 String DISTRIBUTE

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QUARTER(d) 返回日期d是第几季节，返回1到4。 HOUR HOUR(t) 返回t中的小时值。 MINUTE MINUTE(t) 返回t中的分钟值。 SECOND SECOND(t) 返回t中的秒钟值。 DATEDIFF DATEDIFF(d1,d2) 计算日期d1和d2之间相隔天数。

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指标维度 通过ICAgent上报的虚机指标的指标维度 表1 通过ICAgent上报的虚机指标的指标维度 指标类别 指标维度 说明 网络指标 clusterId 集群ID。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群的命名空间。 netDevice 网卡名称。 nodeIP

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可以参照步骤3~步骤6，完成其他维度的创建。 完成所有维度的新建之后，需要等待审核人员审核。 审核通过后，系统会自动创建与维度相对应的维度表，维度表的名称和编码均与维度相同。在“维度建模”页面，选择“维度表”页签，可以查看建好的维度表。 在维度表列表中，在“同步状态”一列中可以查看维度表的同步状态。 图5

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[HASH(column)|REPLICATION]。 枚举值： HASH: 对指定的列进行Hash，通过映射，把数据分布到指定DN REPLICATION: 表的每一行存在所有数据节点（DN）中，即每个数据节点都有完整的表数据 distribute_column String DISTRIBUTE

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Q：套餐中的带宽是什么含义？ A：套餐中的带宽是指客户预览视频时，消耗的行业视频管理服务（原 好望云服务 ）的带宽，如果调阅带宽超出该值，会产生按需收费，否则不收额外费用；另外，多个套餐之间的总带宽，无法共享；当前不会限制客户带宽使用上限。 父主题： 售前咨询类问题

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学习路径和在线课程是什么关系？ 学习路径是基于学员角色或学习场景等定制的循序渐进的学习体系、推荐的个性化方案课程，帮助您从海量基础在线课程中迅速定位所需课程、开启云上热门技术之旅；在线课程即华为云开发者学堂提供的基础培训课程。 父主题： 华为云培训常见问题

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应用需求分析：这部分主要针对数据应用系统所需要的数据范围及指标来确定，因此是先分析数据应用系统的需求，再提炼数据集市的数据接口需求 目标表设计：即数据集市结果表设计，根据数据应用的需求进行数据表设计 数据源分析：主要分析 数据仓库 的数据如何满足集市的需要，即确定需要数据仓库的那些表数据，如果数据仓库没有，则需要数据仓库进行数据补充

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是否删除数据库物理表，只针对能物化的表生效（配置此值则表示删除） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data data object 删除的最终返回结果，返回成功删除的对象个数。 表5 data 参数 参数类型 描述 value Integer 成功删除的对象个数 状态码：

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[HASH(column)|REPLICATION]。 枚举值： HASH: 对指定的列进行Hash，通过映射，把数据分布到指定DN REPLICATION: 表的每一行存在所有数据节点（DN）中，即每个数据节点都有完整的表数据 distribute_column 否 String DISTRIBUTE

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维度接口 查找维度 新建维度 更新维度 删除维度 查看维度详情 查看维度颗粒度 查看逆向维度表任务 父主题： 数据架构API

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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node使用率已经超过了80%，可能导致在这些分区上无法创建新的文件 guestos.filesystem.invalid_device fstab中的设备检查 当前实例的/etc/fstab文件中配置的某个设备不存在，可能会导致实例无法启动。 guestos.filesystem

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一些常用的指标，如准确率、召回率、AUC等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 部署模型 模型的开发训练，是基于之前的已有数据（有可能是测试数据），而在得到一个满意的模型之后，需要将其应用到正式的实际数据或新产生数据中，进行预测、评价、或以可视化和报表的形式把数据中的高价值信息以精辟易懂的形式提供给决策人员，帮助其制定更加正确的商业策略。

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体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度

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