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为了应对更多的客户环境需求，指标模型的指标库新增支持达梦数据库类型，详情见文档说明：创建指标模型
3.3 自助ETL
^ ETL创建表时支持Decimal数据类型ETL创建表时新增Decimal数据类型
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Decimal数据类型适合金融计算等高精度的场景，ETL旧版本在创建表时不支持该数据类型，在新版本增加了。
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为了让数据展示更富层次感，看板效果更具立体感，新版本的仪表盘现支持设置组件阴影功能。这不仅提升了信息呈现效果，还让看板更显生动吸引。详情可参考：组件属性阴影 。
+ 新增单选/多选列表树、单选/多选下拉树组件
树状筛选器通过展示层级关系的字段，以更直观的方式展示数据结构，为业务用户分析数据ti'gon
多选下拉树筛选组件
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树状筛选器通过展示层级关系的字段，以更直观的方式展示数据结构，为业务用户分析数据提供便捷。在新版本中增加单选/多选列表树、单选/多选下拉树组件，支持以树形结构过滤数据。详情可查看：多选下拉树筛选组件，支持以更加清晰易懂的树形结构过滤数据。详情可查看：树筛选组件。
+ 新增设计库素材
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为了帮助用户搭建更精美的可视化看板，在新版本中丰富和完善了仪表盘设计库的静态素材，新增了浅色素材和深色素材，满足不同看板搭建场景。
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为满足客户上传Excel数据文件到指定文件服务器目录，作为第三方系统的数据输入文件场景，导出的Excel数据文件不需要过滤条件行，因此增加了是否导出过滤条件功能。
3.6 数据挖掘
+ 添加协同过滤算法新增协同过滤算法
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协同过滤（Collaborative Filtering）是一种广泛应用于推荐系统的技术，它基于用户或物品之间的相似性来预测用户对未评价物品的兴趣程度。交替最小二乘法（Alternating Least Squares, ALS）是一种常用的优化算法，用于求解矩阵分解问题，以实现协同过滤推荐。
+ 训练节点的评估指标新增LOSS曲线
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损失曲线可以帮助我们理解模型的学习过程，判断模型是否过拟合或欠拟合，并据此调整模型参数或超参数。详情可参考：损失曲线（LOSS）可以帮助我们理解模型的学习过程，判断模型是否过拟合或欠拟合，并据此调整模型参数或超参数。详情可参考：数据挖掘-训练
+ 自动调参添加随机搜索 自动调参新增随机搜索(RandomSearch)方式
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随机搜索通过随机抽样来搜索超参数空间的最佳组合，而不是像网格搜索那样穷举所有可能的组合。这样可以减少计算成本，提高效率，尤其是在超参数空间较大时。
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