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企业微信-自定义菜单-设置访问首页或特定报表
（本文档仅供参考） 问题 进行企业微信与Smartbi集成，除了工作台-应用的入口，是否还能在左侧聊天框中有一个入口？ 解决方案 1、设置“自定义菜单” image2018-11-1 17_22_58.png 2、自定义菜单链接中填入 image_1730796206930_as1mg.png 2-1、如果需要集成首页，则填入以下链接 微信链接.png 2-2、如果需要集成特定报表，则报表右键生成微信链接 image_1730796180385_99no8.png 企业微信聊天框推送导入失败：null
（本文档仅供参考） 问题说明 资源导入的时候报错：导入失败：null，看系统日志报错无法解析成员访问表达式，如下图： image2024-12-25_15-55-5.png image2024-12-25_15-55-45.png 解决方案 看一下t_rowpermission表是不是有这一列：c_is_spreaded；如果没有，建议是手工补一下这个列再清空缓存测试。导入资源报错ORA-14453: 试图使用临时表的 LOB, 其数据已经被清除
(此文档仅供参考) 问题说明： 导入资源报错ORA-14453: 试图使用临时表的 LOB, 其数据已经被清除 image2024-7-31_18-21-49.png 解决方案： 判断导入资源所执行的sql在数据库中执行正常。检查系统版本，及知识库版本连接发现异常点。因知识库版本较高，而配置中设置了Oracle，并未选择较高版本oracle12进行兼容适配，重新选配即可。 image2024-7-31_18-25-43.png界面设置-资源树宽度修改
（本文档仅供参考） 问题说明 资源树展示宽度是否能调整？ image2024-10-30_19-5-31.png 解决方案 通过界面设置进行修改，以下两个width需要保持一致，230px是V11默认的宽度。 .leftPaneTable { width: 230px; height: 100%; border: 0px; padding: 0px; margin: 0px; } .leftPane { width: 230px; height: 100%; border: 0px; padding: 0; } image2024-10-30_19-7-12.pngExcel数据导入能限制导入数据在规定范围内吗？
（本文档仅供参考） 问题描述： excel模板导入时，希望导入的数据不能新增数据库已有数据以外的数据，即数据只能在规定范围内。 解决方案： 可在Excel导入模板中“校验设置”，使用“值域范围”定义导入数据的合法范围，用于验证Excel中某一列的数据必须在指定的可选值列表内。 值域范围设置可参考wiki：值域范围 2024-09-21_141141.png excel导入模板限制导入的数据范围数据模型中使用系统函数示例
（本文档仅供参考） 问题 数据模型中的计算度量和计算列要获取用户ID如何使用？ 方案 可通过系统函数GetUserID()获取当前用户的ip，在数据模型的计算度量和计算列中，注意用单引号将系统函数括起来 计算度量： image2024-10-14_16-51-55.png 计算列： image2024-10-14_16-54-27.png 仪表盘中使用对应字段效果： image2024-10-14_16-56-58.png 数据模型系统函数使用group_concat函数后数据乱码
（本文档仅供参考） 问题说明 在数据模型执行sql查询，走的是sql引擎，执行出来的使用了group_concat函数的输出字段出来的结果是乱码 image2024-9-6_14-45-17.png 在数据库直接查询显示的是正常中文 image2024-9-6_14-46-19.png 解决方案 group_concat的结果不一定是字符串，可能是长文本，在SQL查询里面将group_concat结果类型转换成varchar。 group_concat数据挖掘-支持向量机
向量机算法是以极大化类间间隔为目标，并以之作为最佳分类超平面，其中定义的类间间隔为两类样本到分类超平面的最小距离，通过引入松弛变量，使支持向量机能够解决类间重叠问题，并提高泛化能力。 它的主要优势为： 1）特征映射，有效区分。 2）约束性求优，更加准确区分类别。 示例 使用“银行信用贷款预测 … 数据的评估指标，包括：f1、precision、recall、accuracy、AUC(二分类)。 其中，评估标准“AUC(二分类)”仅对二分类问题生效。 参数 自动调参的参数项。 指定值调参 指定值 指定一个固定的值进行自动调参。需要先勾选“是否使用指定值”才能配置。 是否使用指定值数据挖掘-随机森林
概述 随机森林指的是利用多棵树构成森林对样本进行训练并预测的一种分类器。但是每棵决策树之间没有关联，每棵树都是基于随机抽取的样本和特征进行独立训练。 随机森林算法广泛应用于分类问题。其是决策树的组合，将许多决策树联合到一起，以降低过拟合的风险。随机森林支持连续数据或离散数据进行二分类或多分类。 优势：可反映出 … 类)。 其中，评估标准“AUC(二分类)”仅对二分类问题生效。 参数 自动调参的参数项。 计算信息增益的方式：裂分标准，Entropy表示熵值，Gini表示基尼指数； 分裂特征数量：对连续类型特征进行离散时的分箱数； 注意： 计算信息增益的方式的范围支持多选。 其他参数默认的范围提供数据挖掘-多层感知机
为：[0.00000001, 0.000001]，默认值为 ：0.000001 收敛误差值，当损失函数取值优化到小于收敛阈值时停止迭代。 优化算法 · l-bfgs：有限内存中进行BFGS算法 · gd：梯度下降法 解决函数最优化问题时使用的算法。 学习率 参数范围为 … 、precision、recall、accuracy、AUC(二分类)。 其中，评估标准“AUC(二分类)”仅对二分类问题生效。 参数 自动调参的参数项。 注意： 优化算法的范围支持多选。 其他参数默认的范围提供了一个推荐值，并不是算法限制的最大值和最小值。 指定值调参 指定值 指定
