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 > 我的模型”，进入“模型管理”页面。 在模型列表左上方，单击“创建模型”。 弹出“创建模型”对话框，如图1所示。 图1 创建模型 按表1填写相关信息。 表1 创建模型参数说明 参数 说明 模型名称 模型的名称。暂不支持修改。 模型模板 选择训练模型预置模

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创建模板 功能介绍 通过将本地模板文件上传至 服务器 的方式来创建模板。 URI POST /v2/templates 请求消息 请求参数 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 resource 是 String 模板内容，详情请参见UploadResource。 archive_content

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设备建模&发放 创建产品 使用物联网平台的第一步就是在控制台创建产品。产品是设备的集合，是指某一类具有相同能力或特征的设备的合集被称为一款产品。 访问IoT边缘，单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 在左侧导航栏选择“边缘节点 > 设备建模”进入页面。 单击右上角“创建产品”

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应用资源建模 本章节介绍在“应用资源管理”页面，如何通过COC快速管理您的资源和应用，包括同步资源、创建应用并建模、执行UniAgent操作等。主要操作如下： 同步资源：获取当前用户所属的所有Region下资源数据并同步至COC。 创建应用并建模：通过应用资源建模，按业务逻辑单元便捷地进行资源管理。

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建模功能，将已有物理表反向建模至xDM-F的数据模型中，帮助您无需再次执行创建模型的操作，即可快速创建数据模型，节省了大量时间成本。 反向建模主要分为如下两部分： 数据库管理：提供新增、编辑、删除和查看数据库功能，可读取数据库表信息，进入数据库建模状态。 建模管理：提供建模、批量

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还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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增加序列号 概述 提供的增加序号列组件。您可以在数据表的第一列追加ID列。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数名 参数类型 是否必选

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全局序列概述 全局序列主要指基于DB的全局序列。 支持修改自增序列初始值。 全局序列主要保证ID全局唯一，并不能保证一定是连续递增的。 对使用DDM自增序列，不允许用户传null值以外的值，当用户不传或传null值时，DDM会默认分配，如果用户手工赋值会有和DDM分配自增键值冲突的风险。

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创建和使用序列 序列Sequence是用来产生唯一整数的数据库对象。序列的值是按照一定规则自增的整数。因为自增所以不重复，因此说Sequence具有唯一标识性。这也是Sequence常被用作主键的原因。 通过序列使某字段成为唯一标识符的方法有两种： 一种是声明字段的类型为序列整型，由

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数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaS

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使用控制台创建训练作业请参考创建训练作业章节。使用订阅算法创建训练作业示例请参考使用AI Gallery订阅的算法构建模型。使用自定义算法构建模型示例请参考使用自定义算法在ModelArts上构建模型。 关于训练作业日志、训练资源占用等详情请参考查看训练作业日志。 停止或删除模型训练作业，请参考停止、重建或查找作业。

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职务序列管理 路径：核心人事-控制台-职岗体系-职务序列 图1 职务序列 职务序列的新增 单击【新建】弹出新建弹窗，在页面输入信息后，单击【保存】，创建成功 图2 新增职务序列1 图3 新增职务序列2 职务序列的编辑 信息如有错误需要更正，单击【编辑】，针对需要修改的信息重新编辑

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SEQUENCE 除了为序列指定了cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但建议不要多列共用同一个序列。

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SEQUENCE 除了为序列指定了cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但最好不要多列共用同一个序列。

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SEQUENCE 除了为序列指定cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但最好不要多列共用同一个序列。

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创建和使用序列 序列Sequence是用来产生唯一整数的数据库对象。序列的值是按照一定规则自增的整数。因为自增所以不重复，因此说Sequence具有唯一标识性。这也是Sequence常被用作主键的原因。 通过序列使某字段成为唯一标识符的方法有两种： 一种是声明字段的类型为序列整型，由

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SEQUENCE 除了为序列指定cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但建议不要多列共用同一个序列。

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SEQUENCE 除了为序列指定cache，方法二所实现的功能基本与方法一类似。但是一旦定义cache，序列将会产生空洞(序列值为不连贯的数值，如：1.4.5)，并且不能保序。另外为某序列指定从属列后，该列删除，对应的sequence也会被删除。 虽然数据库并不限制序列只能为一列产生默认值，但建议不要多列共用同一个序列。

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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的算链建模示例，帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程，您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节，一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模，您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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