知识图谱 NLPKG

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试用版提供30天免费试用,如需购买正式版本,请点击“服务咨询”联系我们。

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    知识图谱案例 更多内容
  • 案例:NOT IN转NOT EXISTS

    案例:NOT IN转NOT EXISTS NOT IN语句需要使用nestloop anti join来实现,而NOT EXISTS则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下,not exists和not in等价。因此在确保没有null值时,可以通过将not

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  • 知识图谱如何计费

    知识图谱 如何计费 知识图谱服务根据您选择的图谱规格、购买时长计费,计费项请见计费项,计费模式请见计费模式。 标准版图谱和高级版图谱的具体价格需要通过官网页服务咨询。 计费项 知识图谱服务根据您选择的图谱规格、购买时长计费。 体验版图谱 图谱规模为一万边。 当前KG服务仅支持在控制台创建一次体验版图谱。

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  • 构建知识图谱简介

    见产品介绍>适用场景。 本文档介绍如何在知识图谱管理控制台快速构建知识图谱,并管理本体和知识图谱任务。 功能介绍 针对云服务没有构建知识图谱的现状,华为云为各类企业提供知识图谱服务,使用户通过配置化形式自动完成知识图谱的构建流程。知识图谱服务提供图谱创建、本体管理、图谱管理等功能

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  • 如何创建知识图谱

    如何创建知识图谱 构建图谱流程 KG服务为用户提供了两种方式构建图谱,不同的方式所需要的功能不同。基于不同的图谱构建方式,梳理了使用KG服务的主要流程。 图1 构建图谱流程 表1 构建图谱流程说明 主任务 说明 详细指导 购买知识图谱&选择图谱规格 在创建知识图谱之前,需要购买图谱并选择图谱规格。

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  • 预览查询知识图谱

    预览查询知识图谱 预览图谱 新建实体/关系

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  • 什么是知识图谱服务

    业提供知识图谱服务,使用户通过配置化形式自动完成知识图谱的构建流程。知识图谱服务提供图谱创建、本体管理、图谱管理等功能,覆盖创建本体、配置数据源、选择本体、信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检等业务,具体功能如图1和表1所示。 图1 知识图谱流水线平台功能 表1 知识图谱功能说明

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  • 如何购买、体验知识图谱

    如何购买、体验知识图谱 在创建知识图谱之前,需要购买图谱并选择图谱规格。 图谱规格分为体验版、标准版和高级版,详情请见图谱规格。 图谱规格 体验版图谱 图谱规模为一万边,最多能支撑12000实体和12000关系,数据量超过会被裁剪。 当前KG服务仅支持在控制台创建一次体验版图谱,

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  • 知识图谱服务如何续费

    知识图谱服务如何续费 知识图谱服务根据您选择的图片规格和购买时长计费,计费模式包括套餐包和按需计费两种模式,详情请见计费说明。 如果您购买了套餐包,在账户状态正常的情况下,套餐包到期后未续费,就会以按需计费的模式产生费用。 如果您想继续购买套餐包,请再次购买对应的套餐包,使用服务

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  • 什么是知识图谱服务

    业提供知识图谱服务,使用户通过配置化形式自动完成知识图谱的构建流程。知识图谱服务提供图谱创建、本体管理、图谱管理等功能,覆盖创建本体、配置数据源、选择本体、信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检等业务,具体功能如图1和表1所示。 图1 知识图谱流水线平台功能 表1 知识图谱功能说明

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  • 历史待下线案例

    历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例:从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署

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  • 实际调优案例

    实际调优案例 案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例:调整基于代价的查询重写GUC参数costbased_rewrite_rule 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:改写SQL消除子查询 案例:改写SQL消除in-clause 父主题:

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  • 案例:调整分布键

    案例:调整分布键 现象描述 某局点测试过程中EXPLAIN ANALYZE后有如下情况: 从执行信息上比较明确的可以看出HashJoin是整个计划的性能瓶颈点,并且从HashJoin的执行时间信息[2657.406,93339.924](数值的具体含义请参见SQL执行计划详解),

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  • 案例:使排序下推

    案例:使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时,发现某场景大部分时间是CN端在做window agg,占到总执行时间95%以上,系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是:将两列分别求sum作为一个子查询,外层对两列的和再求和后做trunc,然后排序。 表结构如下所示: 1 2

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  • SQL调优案例

    SQL调优案例 案例:选择合适的分布列 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:使排序下推 案例:设置cost_param对查询性能优化 案例:调整局部聚簇键 案例:调整中间表存储方式 案例:改建分区表 案例:调整GUC参数best_agg_plan 案例:改写SQL排除剪枝干扰

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  • 案例:使排序下推

    案例:使排序下推 在做场景性能测试时,发现某场景大部分时间是CN端在做window agg,占到总执行时间95%以上,系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是:将两列分别求sum作为一个子查询,外层对两列的和再求和后做trunc,然后排序。可以尝试将语句改写为子查询,使排序下推。

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  • 知识图谱问答KBQA服务

    知识图谱问答KBQA服务 KBQA简介 配置元素链接 配置问答模板 问答体验

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  • 实际调优案例

    实际调优案例 案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:改建分区表 案例:改写SQL消除子查询 案例:改写SQL消除in-clause 父主题: SQL调优指南

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  • 实际调优案例

    实际调优案例 案例:选择合适的分布列 案例:建立合适的索引 案例:调整分布键 案例:调整GUC参数best_agg_plan 案例:改写SQL消除子查询 案例:改写SQL排除剪枝干扰 案例:改写SQL消除in-clause 案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案

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  • 实际调优案例

    实际调优案例 案例:选择合适的分布列 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:使排序下推 案例:设置cost_param对查询性能优化 案例:调整分布键 案例:调整局部聚簇键 案例:改建分区表 案例:调整GUC参数best_agg_plan 案例:改写SQL消除子查询

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  • 案例:调整分布键

    案例:调整分布键 现象描述 某局点测试过程中EXPLAIN ANALYZE后有如下情况: 从执行信息上比较明确的可以看出HashJoin是整个计划的性能瓶颈点,并且从HashJoin的执行时间信息[2657.406,93339.924](数值的具体含义请参见SQL执行计划详解),

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  • SQL调优案例

    SQL调优案例 案例:选择合适的分布列 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:使排序下推 案例:设置cost_param对查询性能优化 案例:调整局部聚簇键 案例:调整中间表存储方式 案例:改建分区表 案例:调整GUC参数best_agg_plan 案例:改写SQL排除剪枝干扰

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