登录KG服务管理控制台，在左侧菜单栏中选择“我的图谱资产库 > 我的本体”，进入“本体管理”页面。 单击左上角“创建本体”，弹出“创建本体”对话框。 在对话框中，“本体名称”文本框中填写本体名称“person_film”，在“本体描述”文本框中填写本体描述“包括电影和人物两个概念”，单击“确定”。

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概念是指抽象的、普遍的想法，是充当指明实体、事件或关系的范畴或类的实体。例如本体如图1所示，“电影”、“人物”以及两者之间的关系“主演”、“导演”均可称作概念。 本体 本体是某个领域中抽象概念的集合，能够描述某个范围内一切事物的共有特征以及事物间的关系。例如图1可称作一个本体。 实体 实体是 知识图谱 三元组的元素之一

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还引入了动态任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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步骤5：配置图谱本体（可选） 本步骤以使用公有资产库图谱本体组件为例，介绍图谱本体配置操作。 使用图谱流水线套件时，流水线套件中内置了图谱本体。如果内置本体满足您的需求，则不用执行配置图谱本体的步骤。 在流水线构建页面，单击“图谱本体”，页面下方弹出图谱本体配置对话框，单击右侧按钮可以放大对话框。

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图2 本体管理 单击左上角“创建本体”，弹出“创建本体”对话框。 在对话框中，“本体名称”文本框中填写本体名称“person_film”，在“本体描述”文本框中填写本体描述“包括电影和人物两个概念”，单击“确定”。 图3 创建本体 在创建本体时，所有概念都默认有一个属性为“name”。

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智能一键构建图谱 智能构建图谱功能只需提供源数据，无需创建本体等其他配置，即可快速构建图谱。 前提条件 已 注册华为账号 ，并完成实名认证。具体申请信息请见账号注册和实名认证。 KG服务当前为商用阶段，为保证KG服务所有功能正常工作，建议您确保当前账号未欠费。 已选择图谱规格，详情请见购买知识图谱。

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onGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制化 该解决方案是开源的，用户可以免费用于商业用途，并且还可以在源码基础上进行定制化开发。

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什么是对话机器人服务 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建，发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务包含以下子服务：

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在已有图谱基础上新建的实体和关系，必须与已有图谱的本体信息结构一致。 仅支持2020年6月11日以后创建的图谱才能在图谱预览页新建实体和关系。 前提条件 已创建知识图谱，详情请见智能一键构建图谱和普通配置构建图谱。 已了解本体、实体和关系的基本概念。 进入预览图谱页面 登录KG服务管理控制台，单击“知识图谱”，进入“我的图谱”页面。

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low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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查看构建任务构建信息 功能介绍 查看构建任务构建信息 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/job/{job_id}/info 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 job_id 是 String 构建的任务ID； 编辑构建任务时，浏览器URL末尾的32位数字、字母组合的字符串。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题： 功能特性

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题： Storm应用开发概述

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Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0

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