城市时空大数据分析
错误返回 - 城市时空大数据分析DMI | 百度智能云文档
错误返回 错误码格式 当用户访问API出现错误时，会返回给用户相应的错误码和错误信息，便于定位问题，并做出适当的处理。请求发生错误时通过Response Body返回详细错误信息，遵循如下格式： 参数名 类型 说明 status Int 错误码。 message String 错误原因。 result String 返
重点区域实时客流接口 - 城市时空大数据分析DMI | 百度智能云文档
数据更新频率：每5分钟更新，由于数据处理需要一定的时间，故在极少情况下会出现延迟，延迟时间一般不超过20分钟。 权限说明 所有API的安全认证一律采用API Key（AK）和区域ID（Block ID）。 当百度智能云接收到用户的请求后，系统将使用相同的AK和Block ID生成认证字符串，并与用户请求中包含的认证字符串进行比对。
重点区域实时热力接口 - 城市时空大数据分析DMI | 百度智能云文档
每组数据之间用“|”分隔。单组数据以“13497207_3609616_1”为例，用“_”分隔后返回三个小数据，其中第一个数据13497207为x坐标，第二个数据3609616为y坐标，第三个数据1为定位人数。坐标类型为bd09mc，目前暂不支持其他坐标。
数据库维护页 - 秒哒公有云MIAODA | 百度智能云文档
服务停机： 因平台资源有限，平台会定期停用不活跃的后端服务，需要手动启用，会在编辑器和数据维护页进行提示。后端服务停机不影响前端静态代码，仅部分增删改查接口会查询报错。 维护能力 新增数据 支持两种新增方式，新增一行数据、通过CSV导入，ID字段为系统默认生成，这两种方式都不需要维护id列。 新增一行数据： id列系统默认填写，其他字手动输入对应数据即可。
大数据与AI人工智能：AI的影响与应对措施 千帆社区
本文将探讨大数据与AI人工智能的关系，以及AI对现代社会的影响及应对措施。 1.1 大数据背景 大数据是指由于互联网、移动互联网等技术的发展，产生的海量、多样化、高速增长的数据。这些数据包括结构化数据(如关系型数据库中的数据)、非结构化数据(如文本、图像、音频、视频等)和半结构化数据(如XML、JSON等)。大数据的特点是五个“三”：三V(量、速度、多样性)和三C(完整性、可用性、及时性)。
JSON格式数据导入说明 - Baidu Palo/Doris 使用文档
JSON格式数据导入说明 PALO 支持导入 JSON 格式的数据。本文档主要说明在进行JSON格式数据导入时的注意事项。 支持的导入方式 目前只有以下导入方式支持 Json 格式的数据导入： 将本地 JSON 格式的文件通过 STREAM LOAD 方式导入。 通过 ROUNTINE LOAD 订阅并消费 Kafka 中的 JSON 格式消息。 暂不支持其他方式的 JSON 格式数据导入。
重点区域客流画像接口 - 城市时空大数据分析DMI | 百度智能云文档
24小时制，0代表0点，1代表1点，20代表20点，99代表全天的数据。 date Integer 否 Query参数 所查询数据的日期，格式为YYYYMMDD，比如20200914代表的就是2020年9月14号。如果没有指定的话则返回最新的数据。 deduct String 否 Query参数 是否扣除常驻人口，如果deduct=home_work则为扣除常驻人口，默认不扣除。
大Key分析 - 云数据库 SCS_云缓存
大Key分析 概述 云数据库 Redis 提供分析缓存占用和大 Key 分布情况的功能。本文为您介绍通过管理控制台进行缓存分析的通用方法。 注意事项 启动分析任务后，实例将处于缓存分析中的状态，期间控制台各项操作将被禁用。 分析任务完成后，将展示占用空间最大的前 100 个 Key。 不支持单副本的实例。 操作指南 登录 云数据库 Redis 管理控制台，进入实例列表页面。
大Key分析 - 云数据库 SCS_云缓存
大Key分析 概述 云数据库 Redis 提供分析缓存占用和大 Key 分布情况的功能。本文为您介绍通过管理控制台进行缓存分析的通用方法。 注意事项 启动分析任务后，实例将处于缓存分析中的状态，期间控制台各项操作将被禁用。 分析任务完成后，将展示占用空间最大的前 100 个 Key。 不支持单副本的实例。 操作指南 登录 云数据库 Redis 管理控制台，进入实例列表页面。
