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第9页,共48页。 显示 472 条结果 (0.019 秒)

  1. 使用TiDB做为知识库

    Smartbi版本 TiDB支持版本 Smartbi V9.7及以上 TiDB 5.1.2 登录config界面,选择TiDB为知识库类型: 1.jpg TiDB 5.1.2以上的版本不需要配置驱动,使用产品自带的驱动。 数据库名:输入需要的数据库名称 用户名、密码:是访问数据库的用户名密码,不会跟着schema改变
  2. ETL自动化工程

    。示例文件如下: ExcelTemplate.xlsx Excel中各主要标签页说明如下: 标签页 说明 系统清单 列举所有数据源(来源、目标)的名称、数据库信息等 变量与参数 为了简化表述而使用的变量或参数。该表可以为空 目标系统数据字典 以 数据源 → schema → 表名
  3. 明道云数据源

    schema和表 2.验证是否部署成功:打开自动生成的ETL,能运行正常或者有错误日志,代表部署成功. 1.如果手动运行了自动生成的ETL,没有显示成功,可能是由于没有重启启动挖掘引擎 2.如果是先加载扩展包,然后直接连接了明道云数据源,再去部署挖掘引擎,想要手动重新执行自动生成的计划任务或ETL,并修改ETL
  4. 用户名为什么不允许带特殊符号?

    (本文档仅供参考) 问题说明         创建用户的时候,用户名不允许输入这些特殊符号,这是为什么?         image2018-11-15 10:17:15.png 解决方案         这是因为一些特殊符号是产品的关键字,比如说“.”是用于数据源下表和schema的分割符号的,产品统一不允许名称带有特殊符号:         image2018-11-15 10:18:40.png       
    FAQ中心八月 10, 2021
  5. 使用TDSQL(Mysql版)做为知识库

    ://gz-tdsqlshard-e0d698gx.sql.tencentcdb.com:27452),其它配置项的填写与MySQL的类似。 fuwuqi.jpg 数据库名:输入需要的数据库名称 用户名、密码:是访问数据库的用户名密码,不会跟着schema改变
  6. ⬝ 使用TDSQL(Mysql版)做为知识库

    ://gz-tdsqlshard-e0d698gx.sql.tencentcdb.com:27452),其它配置项的填写与MySQL的类似。 fuwuqi.jpg 数据库名:输入需要的数据库名称 用户名、密码:是访问数据库的用户名密码,不会跟着schema改变
  7. 企业微信扩展包使用流程(V10.5版本)

    的授权回调域和可信域名应与设置的服务器地址域名一致。 4.配置登录分享SDK 社交协同应用配置iOS和Android登录分享SDK时生成的Schema。需要在社交协同应用”企业微信授权登录-iOS/Android“中进行登录分享SDK的配置。 iOS配置信息: Bundle ID … 协同应用Schema(可选) 社交协同应用配置iOS和Android登录分享SDK时生成的Schema。需要在社交协同应用 企业微信授权登录-iOS/Android 中进行登录分享SDK的配置。 iOS配置信息: Bundle ID:cn.com.Smartbix.demoapplication2
  8. 如何进行数据的增量抽取

    ,进行正常的数据加工处理。 image2025-6-14_11-45-31.png 3.4 数据输出节点配置 选择一个合适的”输出“节点。比如我们通常使用”追加到关系表“,把新增数据追加到表中。 image2025-6-14_11-48-9.png 正常配置该输出节点。 设置”数据源、SCHEMA、表
  9. 数据挖掘-自助机器学习

    概述 机器学习的应用往往需要大量拥有专业知识的人进行人工干预,这些人工干预表现在:特征提取、模型选择、参数调节等机器学习的各个方面。AutoML可以将这些与特征、模型、优化、评价有关的重要步骤进行自动化地学习,使得机器学习模型无需人工干预即可被应用,也让更多的人可以在没有专业知识的情况下轻松使用。 创建方法 使用AutoML来创建包含算法的实验分为三个步骤: 第一步:选择数据源 image2020-12-18_16-28-50.png 选择实验需要使用的数据源、SCHEMA、表名。 第二步:算法设置 image2020-12-18_16-29-52.png 参数名称 说明 算法选择 分类算法
  10. 数据挖掘-自助机器学习

    概述 机器学习的应用往往需要大量拥有专业知识的人进行人工干预,这些人工干预表现在:特征提取、模型选择、参数调节等机器学习的各个方面。AutoML可以将这些与特征、模型、优化、评价有关的重要步骤进行自动化地学习,使得机器学习模型无需人工干预即可被应用,也让更多的人可以在没有专业知识的情况下轻松使用。 创建方法 使用AutoML来创建包含算法的实验分为三个步骤: 第一步:选择数据源 image2020-12-18_16-28-50.png 选择实验需要使用的数据源、SCHEMA、表名。 第二步:算法设置 image2020-12-18_16-29-52.png 参数名称 说明 算法选择 分类算法