中软国际数据治理专业服务解决方案实践

批量修订并更新M-V模型数据实例 功能介绍 根据主对象ID批量修订并更新M-V模型数据实例，即修订后实例的“version.修订版本”更新为新的修订版本，并同时更新该实例的信息。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/

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更新并检入M-V模型数据实例 功能介绍 通过此接口更新指定M-V模型实例，并检入该实例。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/updateAndCheckin 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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管理员更新数据实例（M-V模型） 操作场景 如果您创建的实体为M-V模型，可在应用运行态更新数据实例。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 数据实例”，进入“数据实例”页面。 选择需要操作的数据实体（M-V模型），找到需要更新的实例，单击。

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间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆

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Online中使用TensorFlow和Jupyter 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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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以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，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型过拟合，如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了，那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。

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大长度为32个字符，不能为空 value String 加密数据项键值 is_encrypted Boolean 加密数据项键值是否已加密，默认为true 请求示例 更新加密数据，更新加密数据键名，键值，键值是否加密。 { "encrypt_data" : { "name"

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更新数据示例 本章节对更新数据AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 更新数据示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用UpdateParam类的withItemId、withDesc、withCustomNumTags、withCustomTags配置服务输入参数，配置完成后运行即可。

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更新数据示例 本章节对更新数据AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 更新数据示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用初始化UpdateParam中的custom_num_tags、custom_tags、desc、item_id配置服务输入参数，配置完成后运行即可。

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更新数据示例 本章节对更新数据AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 更新数据示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用初始化UpdateParam中的CustomNumTags、CustomTags、Desc、ItemId配置服务输入参数，配置完成后运行即可。

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本文介绍了华为HiLens各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2021年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 订购华为RPA-WeAutomate工具 华为RPA-WeAutomate工具结合OCR、NLP等深度学习AI算法，通过模拟并增强人与计算机

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景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 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。

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数据集是模型微调的基础，首先需要创建用于模型训练的数据集。 创建模型微调流水线 通过模型微调任务进行模型训练，微调任务结束后，将生成改进后的新模型。 部署模型 模型部署是通过为基座模型（即原模型）和微调后的新模型创建用于预测的模型服务的过程实现。 测试模型调优效果 在线测试微调后的模型（输入问题发起请求获取数据分析

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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检出并更新M-V模型 功能介绍 根据主对象ID检出并更新M-V模型数据实例，即检出后生成一个新的数据实例的同时，更新该新实例的信息。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/checkoutAndUpdate

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管理员更新M-V模型数据实例 功能介绍 管理员通过此接口更新指定M-V模型的指定实例数据。如果实例的唯一编码不存在，则不做任何更新操作。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/updateByAdmin

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据J

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别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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数据模型管理 数据实体 关系实体 引用属性配置 父主题： 模型设计

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数据资产模型 数据资产模型是解决方案信息架构共享，包含方案的主题设计、逻辑模型设计、物理模型设计、ETL映射、业务指标设计等。如何发布数据资产模型参考归档发布资产。 查找数据资产模型 图1 查找数据资产模型 图2 数据资产模型详情 引用数据资产模型 支持将发布的数据资产模型引用到

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