数据标准 EDAP支持在数据建模前规划制定企业数据标准,包括基础数据标准和代码数据标准两类,提供灵活可配置的向导模式,以及标准的批量导入导出,同时提供数据标准的发布、废弃、审核、删除、修订的全生命周期管理能力。用户可在后续的数据建模过程中对数据标准进行引用,保障后续开发过程中数据口径的一致性,从源头上避免数据质量问题的产生。
导入/导出数据指标 将鼠标悬浮在主题域右侧的「...」处,即可弹出数据指标的 导入/导出 菜单,将会根据所选标签页决定 导入/导出 的数据指标类型。 单击 导入指标 ,展示导入指标的功能弹窗。 单击 下载导入模版 ,可以下载数据指标导入的 Excel 模版,不同类型的数据指标的导入模版也不同。
介绍利用大数据帮助客户进行经营的解决方案
数据质量 数据汇聚到平台后,需要对数据的完整性、唯一性、有效性、准确性、一致性、及时性进行探查,清洗脏数据,以确保数据的存储和共享的质量。
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。
介绍了百度在大数据营销领域的最新成果,并介绍了国内第一家落地的大数据iPaaS平台——百度点石
介绍百度云在大数据方向的整体解决方案。
介绍百度大数据的数据工程和数据科学,为智慧城市带来的大数据平台和解决方案。
介绍数据服务产业的现状以及前景
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 AI大模型学习笔记之二:什么是 AI 大模型的训练和推理? 大模型开发 / 技术交流 LLM 大模型训练 2024.03.14 20028 看过 在人工智能(AI)的领域中,我们经常听到训练(Training) 和 推理(Inference) 这两个词汇,它们是构建强大 AI 模型的关键步骤。