模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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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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单击“ 数据治理 > 维度管理”，进入维度管理页面。 单击待编辑维度所在行“操作”列的“编辑”。 编辑维度后，单击“更新”。 删除维度 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“运维数据开发 >

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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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40岁≤中年<60岁 老年≥60岁 图2 新建维度年龄分组 单击“确认”完成维度信息的添加。 在数据集预览页面单击“刷新预览”，可以查看新建的维度信息。 图3 查看维度信息 在后续的仪表板制作和问答中即可问答与新的维度相关的信息。 图4 使用新建维度制作仪表板 示例2：本例使用公式编辑：

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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6 维度表的同步状态

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100]。 offset 否 Integer 查询起始坐标，即跳过X条数据，仅支持0或limit的整数倍，不满足则向下取整，默认值0。 biz_catalog_id 否 String 所属的业务分层的ID。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token

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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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单击“数据治理 > 维度管理”，进入维度管理页面。 单击待编辑维度所在行“操作”列的“编辑”。 编辑维度后，单击“更新”。 删除维度 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“运维数据开发 >

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维度接口 查找维度 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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将按照配置的参数存储到规定的库中。 图11 异常数据输出配置 各参数具体含义如下： 数据库或Schema：表示存储异常数据的数据库或Schema。 表前缀：表示存储异常数据的表的前缀。 表后缀：表示存储异常数据的表的后缀。 配置完成后单击保存配置。 （可选）质量规则的检查范围默认

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维度表接口 查找维度表 查看维度表详情 父主题： 数据架构API

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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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单击“确认”。 维度创建成功之后，在“维度管理”页面可查看所有维度的列表和维度详情，单击“删除”可删除该维度。 删除维度时，若维度被事件源依赖会导致删除维度失败，请先解除依赖然后再删除。 父主题： 基础配置

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参数 参数类型 描述 data data object data，统一的返回结果的最外层数据结构。 表5 data 参数 参数类型 描述 value DimensionVO object value，统一的返回结果的外层数据结构。 表6 DimensionVO 参数 参数类型 描述 id

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mit的整数倍，不满足则向下取整，默认值0。 biz_catalog_id 否 String 所属的业务分层的ID。 dimension_type 否 String 维度类型。 枚举值： COMMON: 普通维度 LOOKUP: 码表维度 HIERARCHIES: 层级维度 请求参数

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关系建模和维度建模的区别？ 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。 父主题： 数据架构

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开发中心提供全场景一站式作业平台，承载端到端研发作业流，提供涵盖软件研发全生命周期的研发工具链和研发管理服务。以团队为中心，通过单点登录、精准链接等方式深度集成CodeArts需求管理、代码托管、流水线、缺陷管理四个工具的功能，基于服务版本维度提供从需求、设计、开发、测试、部署发布全场景一站式研发门户，

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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

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