物联网可视化设计_可视化云端开发平台
BML 零门槛AI开发平台 EasyDL 知识理解 内容审核平台 智能大数据 MapReduce 流式计算 BSC 数据可视化 Sugar BI Elasticsearch 数据仓库 Palo Doris版 日志服务 BLS 消息服务 数据湖管理与分析平台EasyDAP 云通信 短信服务 SMS 号码隐私保护服务 PNS 号码认证服务 智能视频 音视频处理 短视频SDK 媒体内容分析 音视频直播
面向大数据存算分离场景的数据湖加速方案 | 百度智能云
另外一种是企业级的数据仓库 Doris。它通过物化视图向量化的一个执行以及现代化的 MPP 架构，以及极致的列式存储引擎等等，轻松的实现 PB 级数据的高效查询和报表工作。 最上层的平台是数据湖管理分析 EasyDAP 平台。EasyDAP 平台能够轻松的一站式的完成数据集成、数据治理、数据开发、 数据分析 和数据服务，并且有统一的元数据管理。
数据服务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
数据服务简介 数据服务简介 在 BML 中，集成了百度大脑推出的智能数据服务平台 EasyData 作为其数据管理组件。EasyData 面向AI开发的一站式数据服务工具，其围绕 AI 开发过程中所需要数据采集、数据清洗、数据标注等任务需求提供完成的数据服务。
数据开发概述 - 数据库智能驾驶舱 DBSC | 百度智能云文档
数据开发概述 数据开发是 DBSC 提供的 SQL 开发工具，提供全面且高效的企业级功能以及高度的安全等级支持，为企业赋予更好的核心数据库管理与维护能力。 功能介绍 数据开发具有数据资产管理、数据查询、SQL 执行、数据编辑、数据导入导出、SQL 审批流、SQL 规范预检、审批流程、敏感数据保护等强大功能，帮助用户快速完成多种环境的数据管理任务，助力企业数字化转型。
Notebook导入数据集 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Notebook导入数据集 BML基于Jupyter提供了在线的交互式开发环境，在此基础上也为用户提供了便捷导入数据集的方式。 通过平台导入 先点击数据总览，并点击创建数据集，将数据集上传到 BML 平台进行纳管。 进入Codelab Notebook，点击导入数据集插件，并选择从平台数据集的导入方式，选择已经在平台纳管的数据集进行导入。
003-数据处理组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
01 00:00:00 2006-01-01 00:00:00 时间阈值格式 是 上述时间戳阈值的格式，按照 java.text.SimpleDateFormat 的标准填写 yyyy-MM-dd 计算逻辑 拆分比例：假设数据集A样本数为100，拆分比例输入0.6，则拆分后的数据集B含样本数60，数据集C含样本数40。
配置AUTOML模式表格数据预测任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
配置参数如下所示： 基本信息 开发方式：选择AutoML模式 任务备注：请根据实际情况填写 添加数据 选择数据集：选择已创建的iris数据集 选择目标列：设置为species 算法类型：可以设置为“自动”或“多分类” 发布模型 自动发布-开：即完成训练后，系统会自动将当前任务得到的模型发布到模型仓库中 自动发布-关：完成训练后，用户可以根据模型精度等再决定是否将模型发布到模型仓库 配置资源 运行环境
配置专家模式表格数据预测任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
配置专家模式表格数据预测任务 表格预测任务支持AutoML和专家两种运行方式： AutoML模式：全流程自动建模，用户只需设置数据集、目标列以及制定任务类型即可，而无需关注数据处理以及算法配置等过程，系统会自动完成建模过程，并从中挑选最优的模型作为训练任务的运行结果。 专家模式：高度开放的建模方式，用户可以进行特征工程、算法、超参搜索等配置，具备相关技能的开发者可以在方式下获得更多的开发自由度。
数据开发 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档
数据开发 新建项目 进入“数据加工-我的项目”菜单，创建项目“产品体验测试”，并为项目绑定计算资源。 数据开发 进入项目“产品体验测试”，创建一个脚本作业，脚本类型HiveSQL、SparkSQL均可。将1.1中的示例数据写入表test_stu，并点击执行。 作业运维 执行通过的作业，点击“发布”后将进入运维阶段，在“任务运维”中，可以对该作业进行调度配置、查询运行实例等。
H - 相关参考Reference | 百度智能云文档
您可以使用Hbase 随机查询、更新数据，并保持低延迟。 Hive 是基于Hadoop的一种开源数据仓库。它使您能够避免使用较低级别的计算机语言（如java）去编写MapReduce复杂的程序。想了解Hive的更多信息，请查看 http://hive.apache.org/ 。
