导入时实现数据转换 Doris 在数据导入时提供了强大的数据转换能力，可以简化部分数据处理流程，减少对额外 ETL 工具的依赖。主要支持以下四种转换方式： 列映射：将源数据列映射到目标表的不同列。 列变换：使用函数和表达式对源数据进行实时转换。 前置过滤：在列映射和列变换前过滤掉不需要的原始数据。 后置过滤：在列映射和列变换后数据对最终结果进行过滤。

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10 数据集中第1列为标签列，其后28列为特征列. 11 数据集地址： https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/HIGGS 12 https://codelab-dataset.cdn.bcebos.com/small/competition/higgs.zip 13 竞赛地址： https://www.kaggle.com/c/higgs-boson/overview

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展示行号 表格的第一列可以插入序号，如： 表格的高级设置 表格合并单元格 只要在编辑界面配置合并单元格的级数（2 级就表示自动合并表格的头两列数据，当然头两列数据中必须要有重复的数据才能有合并的效果），即可达到合并单元格的效果，如下便是 2 级合并单元格的效果： 表格分页 在「高级」->「分页设置」中开启分页功能后，表格支持前后端分页。

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预置Data Search设计 检索业务背景 在检索增强生成 的整体架构中，检索层的核心职责是 在海量数据中筛选出高信噪比的信息 。检索层本质上是在做信息筛选和证据寻址，它决定了系统的“召回上限”和“噪声下限”。 决定召回上限 如果检索层未能从海量数据中精准捕获关键事实，即便下游的大模型推理能力再强，也无法在“无米之炊”的约束下生成正确答案。检索层的遗漏，直接等同于系统知识的盲区。

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安全 ：处于业务安全考虑，人脸数据具有敏感性，离线局域网方案适用于数据安全要求较高的场景。 速度 ：离线方案运行于离线嵌入式设备，处理性能相对服务器较弱，但网络延迟影响小。 稳定 ：设备端运行离线人脸库，避免了网络抖动、机房故障带来的稳定性影响因素。 典型场景举例 智慧校园 ：使用人脸识别系统结合传统校园一卡通，实现公寓门禁、食堂计费、浴室扣费等一些列刷脸功能。

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删除后的数据在合并压缩完成之前仍会占用存储，因此删除操作本身不会立即降低存储使用。

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表格冻结列 Sugar BI支持表格列的冻结，在「高级」->「冻结列设置」中设置： 注： 第一列到第几列，如：2 代表固定第一列到第二列的列单元格 从后往前到第几列，如：2 代表固定从最后一列开始往前 2 列单元格 支持从首列向后冻结任意几列，或者从尾列向前冻结任意几列，当内容过多出现滚动时可以将需要固定展示的列进行固定。

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操作步骤 将需要导入数据的目录（目标数据集）和被导入目录（源数据集）分别创建为数据集，数据集创建完成后在数据集列表中找到对应数据集，在操作列选择【导入数据】 在创建转储任务弹窗内选择源数据集及版本等信息。

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