允许按层次结构排列类别，能展示更广泛和更精细的范围。 从元数据中独立管理术语表。 2. 术语(Term) 对于企业来说术语作用的非常大的。对于有用且有意义的术语，需要围绕其用途和上下文进行分组。...Apache Atlas中的术语必须具有唯一的qualifiedName，可以有相同名称的术语，但它们不能属于同一个术语表。具有相同名称的术语只能存在于不同的术语表中。...7.2.2 读操作(READ) 通过GUID获取术语表 - 提供属于术语表的所有术语和类别（标题）。 获取所有术语表 - 为所有术语表提供他们的术语和类别（标题）。...获取给定术语表的所有术语 - 提供属于给定术语表的所有术语（具有＃3中提到的详细信息）。 获取给定术语表的所有类别 - 提供属于给定术语表的所有类别（具有＃4中提到的详细信息）。...获取与给定术语相关的所有术语 - 提供与给定术语相关/链接的所有术语。
每个详细信息页面都有一个标题部分和一系列选项卡式面板，所有这些面板都针对该实体类型的元数据。 ? 1.4.1....搜索 搜索面板上有三个用于搜索的选项卡：常规“搜索”选项卡和基于“分类”和“词汇表”术语的预定义搜索。在常规“搜索”选项卡中，从现有的元数据类型列表中进行选择以缩小搜索结果的范围。...切换到高级搜索，您可以输入特定的搜索查询；基本搜索和高级搜索均可保存，以方便重复使用。 ? 在分类选项卡中，选择一个分类将显示所有用该分类标记的实体。...使用搜索框查找特定的分类、或浏览创建分类时定义的分类层次。 在词汇表选项卡中，选择一个术语将显示所有用该术语标记的实体。使用搜索框查找特定术语，或按词汇表浏览术语。...详细信息页面在选项卡中组织实体内容： 资产：“属性”选项卡包括为此实体收集的系统元数据以及添加的所有用户定义的属性。它还包含应用于实体的标签列表。
一次性离线处理 一次性离线处理为从BERT的词汇表中获取的语境独立的标识集合创建映射，将其映射成单个描述符/标签。...将单词尾部的术语视为一个完整的图，其中边的值为余弦相似值； 选择与图中所有其他节点具有最大连接强度的节点； 将该节点视为由这些节点组成的语境独立标识的主元，此节点是此图中所有其他节点的最近邻居。 ?...找到完整图中的主元节点 在上面的完整图中，“smoothly”节点与其邻居具有最大的平均连接强度。 因此，“smoothly”是此图的主元节点-与此图中所有其他节点最为近邻。...这些术语作为实体标签代理，可以手动映射（一次性操作）成为用户自定义的标签。 图4a和图4b显示了映射这些实体集群的示例，只需对那些代表与我们特定应用程序相关的实体类型的集合进行映射。...分别输入包含这些术语的句子，找出语境敏感的标识，并检查模型输出的标签是否相同/相似。 获取特定实体类型的更多术语。
WordPress使用PHP，使用PHP标记中的SQL查询，作为MySql数据库获取CRUD(创建、读取更新和删除)数据的指令语言。数据库是WordPress的重要组成部分。它是存储所有核心的主干。...您的wordpress数据库由数据库主机安排，然后将其放在Mysql服务器上，将数据库主机视为可以使用特定地址(主机名)访问。您可以从数据库名称中检索某些内容。...wp选项 - 此部分包含WordPress用于存储各种首选项和配置设置的数据。 wp postmeta - 每个帖子都有称为元数据的唯一信息，这些数据将在本节中提供。...wp termmeta - 每个术语都有称为元数据的唯一信息，这些数据将在本节中提供。 wp terms - 帖子和链接的类别以及帖子的标签都存储在此处。...wp术语关系 - 帖子与wp_terms表中的类别和标签相关联，此关联在此处保留。 wp术语分类 - 此表描述wp_terms表中条目的分类（类别，链接或标记）。
： ·通知：当 DataHub 上发生更改时生成组织特定的通知。...例如，当“PII”标签添加到任何数据资产时，向治理团队发送电子邮件。 ·工作流程集成：将 DataHub 集成到组织的内部工作流程中。例如，当在数据集上提出特定标签或术语时，创建 Jira 票证。...管理实体所有权 快速轻松地将实体所有权分配给用户和用户组。 使用标签、术语表和域 使数据所有者能够通过以下方式管理其数据实体： 1.标签：非正式的、松散控制的标签，用作搜索和发现的工具。...没有正式的中央管理。 2.词汇表术语：具有可选层次结构的受控词汇表，通常用于描述核心业务概念和度量。 3.域：精选的顶级文件夹或类别，广泛用于数据网格中，按部门（即财务、营销）或数据产品组织实体。...创建新策略时，您将能够定义以下内容： ·策略类型- 平台（顶级 DataHub 平台权限，即管理用户、组和策略）或元数据（操作所有权、标签、文档等的能力） ·资源类型- 指定资源类型，例如数据集、仪表板
attribute terms_operator– 用于比较属性项的运算符。可用选项包括： AND– 将显示来自所有选定属性的产品。 IN– 将显示具有所选属性的产品。这是默认值。...terms_operator NOT IN– 将显示不在所选属性中的产品。 tag_operator– 用于比较标签的运算符。可用选项包括： AND– 将显示所有选定标签中的产品。...可用选项包括： AND– 将显示属于所有选定类别的产品。 IN– 将显示所选类别中的产品。这是默认值。cat_operator NOT IN– 将显示不在所选类别中的产品。...场景 6 – 属性显示 每个服装都有一个属性，根据适当的季节，“春/夏”或“秋/冬”，有些配饰具有两者，因为它们可以全年穿着。在此示例中，我希望每行三个产品，显示所有“春/夏”项。...如果我想展示所有适合寒冷天气的装备，包括这些共享配件，我会将术语从 更改为 .NOT INwarmcold 场景 7 – 仅显示带有标签“连帽衫”的产品 [products tag="hoodie"]
如果不显示组复制组中的所有成员，即使元数据中没有出现，也会隐藏集群(非InnoDB集群管理)中实例的意外/不希望的参与。...()需要在MySQL Shell上激活会话: 获取在元数据中注册的集群成员。...但是，GTID超集检查是使用Shell可以访问的所有实例（在群集的元数据中注册）完成的。...另外，用户应该可以通过选择一个特定的实例来重新启动集群，即使它不是最新的，只要它们表明不打算使用命令的选项/提示重新加入其他实例即可。...这是由特定查询导致的，该查询将数据插入元数据架构的路由器表中，该表使用双引号将字符串引起来。
此外，如图1所示，每个GO术语由一组k个神经元表示，使其能够涵盖多种值。在所有模型中，作者采用了6个神经元来定义每个GO术语。...首先，将训练好的SparseGO模型输入药物的指纹以及所有细胞系的基因表达（图5的第1部分）。接下来，VNN分支被引入DeepLIFT算法，该算法计算每个细胞系对特定药物的GO术语的重要性。...每个GO术语由6个神经元表示，因此每个细胞系对每个GO术语有6个重要性分数。这个过程对所有药物进行，通过改变输入向量的Morgan指纹来实现。...然后，将每个术语的神经元归因除以其标准偏差，得到的分数被用作SVM模型的输入参数。 另一方面，作者从‘ChEMBL蛋白靶点精简’和CTRPv2获取要预测的MoA。...然后，作者将所有注释向上扩展（即如果一个药物被注释到一个GO术语，它也会被注释到其所有上位术语），得到了一个包含某些药物注释GO术语（MoA标签）的矩阵。
我们建议在任何新添加的参考数据集中，注释应与细胞本体保持一致，无论是通过匹配本体中的术语还是将新术语分层分配给本体中的现有术语。...我们证明了预测得分可以识别出特定于查询数据集的细胞类型（如中颞回（MTG）特异性神经元）、在参考数据集中错误注释的细胞类型（如Tabula Sapiens中的CD4 T细胞亚群）或在查询数据集中错误注释的细胞类型...对于所有下游指标，我们移除了每个细胞类型标签中少于十个细胞的细胞类型，因为我们发现这些反映了来自不同脑区的核（中等棘突神经元、海马齿状回、海马 CA1–3 和杏仁核兴奋性神经元）。...我们决定不使用符合细胞本体论的标签，因为在原始数据集中所有神经元都被标记为相同的细胞本体论术语神经元，这不能反映这些细胞的异质性。...作为计数数据，我们使用了归一化数据（见上文），并在 OnClass 中禁用了重新计算此归一化的选项。 OnClass 提供了使用 Scanorama 进行批次整合的选项。
机器之心曾开放过人工智能术语集 ，该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语，但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。...注意其自身的图式并不包含于检查点内。 类别（class） 所有同类属性的目标值作为一个标签。例如，在一个检测垃圾邮件的二元分类模型中，这两个类别分别是垃圾邮件和非垃圾邮件。...特征列（feature columns/FeatureColumn） 具有相关性的特征的集合，比如用户可能居住的所有可能的国家的集合。一个样本的一个特征列中可能会有一个或者多个特征。...层（layer） 神经网络中的神经元序列，可以处理输入特征序列或神经元的输出。 它也是 TensorFlow 的一种抽象化概念。层是将张量和配置选项作为输入、输出其他张量的 Python 函数。...该术语有多个含义，包括以下两个相关含义： TensorFlow 图，显示如何计算预测的结构。 TensorFlow 图的特定权重和偏差，由训练决定。
本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后，我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。...注意其自身的图式并不包含于检查点内。 类别（class） 所有同类属性的目标值作为一个标签。例如，在一个检测垃圾邮件的二元分类模型中，这两个类别分别是垃圾邮件和非垃圾邮件。...特征列（feature columns/FeatureColumn） 具有相关性的特征的集合，比如用户可能居住的所有可能的国家的集合。一个样本的一个特征列中可能会有一个或者多个特征。...层（layer） 神经网络中的神经元序列，可以处理输入特征序列或神经元的输出。 它也是 TensorFlow 的一种抽象化概念。层是将张量和配置选项作为输入、输出其他张量的 Python 函数。...该术语有多个含义，包括以下两个相关含义： TensorFlow 图，显示如何计算预测的结构。 TensorFlow 图的特定权重和偏差，由训练决定。
#stream_id or i:stream_id 通过流ID匹配流（例如，MPEG-TS容器中的PID）。 m:key[:value] 使用具有指定值的元数据标记键匹配流。...使用 -decoders 获取所有解码器列表的选项。 encoder = encoder_name 打印有关名为encoder_name的编码器的详细信息。...使用 – 格式 获取所有解复用器和复用器列表的选项。 muxer = muxer_name 打印有关名为muxer_name的muxer的详细信息。...使用 – 格式 获取所有复用器和解复用器列表的选项。 filter = filter_name 打印有关过滤器名称filter_name的详细信息。使用 -filters 获取所有过滤器列表的选项。...filtergraph是要应用于流的filtergraph的描述，并且必须具有单个视频输入和单个视频输出。在filtergraph中，输入与标签相关联in，输出与标签相关联 out。
a 是标签 href 是属性 index.html 是属性值 Home 是文本 开头和结尾标记之间的所有内容组合在一起构成了整个HTML元素。 的DOM时，HTML源代码的缩进将创建许多空文本节点，这些节点在DevTools Elements选项卡中是不可见的。...通过输入0，这是访问开发人员工具中当选中元素的一种非常方便的方法。 通过 F12 选中一个元素，如我们选中 h1 标签： 在控制台中，使用nodeType属性获取当前选定节点的节点类型。...除了nodeType之外，还可以使用nodeValue属性获取文本或注释节点的值，并使用nodeName获取元素的标签名。...当用户将鼠标悬停在一个元素上，或单击一个元素，或按下键盘上的一个特定键时，这些都是事件类型。在这个特殊的例子中，我们希望我们的按钮侦听并准备在用户单击它时执行操作。
候选采样 (candidate sampling) 一种训练时进行的优化，会使用某种函数（例如 softmax）针对所有正类别标签计算概率，但对于负类别标签，则仅针对其随机样本计算概率。...类别 (class) 为标签枚举的一组目标值中的一个。例如，在检测垃圾邮件的二元分类模型中，两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...分类不平衡的数据集 (class-imbalanced data set) 一种二元分类问题，在此类问题中，两种类别的标签在出现频率方面具有很大的差距。...例如，在某个疾病数据集中，0.0001 的样本具有正类别标签，0.9999 的样本具有负类别标签，这就属于分类不平衡问题；但在某个足球比赛预测器中，0.51 的样本的标签为其中一个球队赢，0.49 的样本的标签为另一个球队赢...tf.data.Iterator 对象可获取 Dataset 中的元素。 如需详细了解 Dataset API，请参阅《TensorFlow 编程人员指南》中的导入数据。
在搜索栏中，您将能够通过其名称搜索特定的工作负载。将来，搜索功能将扩展为使用其他元数据。 系统工作量按钮。...在主工作负载视图中，您将看到所有工作负载的列表以及有关其利用率（CPU和内存）的信息 查看特定工作负载 工作量状态。工作负载状态显示Kubernetes报告的工作负载的当前状态。 活动标签。...您可以使用活动选项卡在特定工作负载的概述，日志，事件和YAML之间切换。 日志标签。Infra App会自动实时聚合来自不同容器和容器的该工作负载的所有日志。...活动标签。在 event选项卡中，Infra App将自动获取与此工作负载有关的所有相关事件-例如卷，端点，控制器等。 YAML标签。YAML选项卡将显示用于设置工作负载的YAML文件。 主要配置。...在pod选项中，您将能够看到所有相关pod的列表及其当前状态。 pod动作。
所有功能通过API向用户提供，也可以通过Kafka消息系统进行集成 Atlas支持各种源获取元数据：Hive，Sqoop，Storm。。。...DataHub是实时的元数据捕捉框架，可以实时感应元数据的变化。同时支持标签，术语表，业务域等元数据的管理。DataHub还提供了丰富的权限支持。...在最新的DataHub版本中，可以在页面上去进行元数据的获取操作。DataHub支持的数据源非常丰富，如Tableai、PowerBI、Superset等数据可视化工具。...而功能方面，是否需要数据血缘功能，术语表、标签等功能都是需要调研的内容。那我们一步步来分析。 1、梳理数据源 数据仓库与BI是大部分企业必备的，也是重要的元数据来源。...Altas有搜索，数据血缘，标签，术语表等功能。 Datahub有搜索，数据血缘，数据分析，标签，术语表等功能，也可以集成数据质量框架，如GreatExceptions。
使用 ABAC，单个视图将满足所有要求，因为它在查询之后和呈现之前应用。 在将分类/标签添加到 Atlas 之前，我可以在 Ranger 中设置我的标签策略吗？ 是的....为什么我在 Atlas 中创建的所有标签都没有显示在 Ranger 中？ Ranger 不是标签存储库。 通过标签同步过程，Atlas 将告诉 Ranger 与特定数据资产相关联的标签。...Ranger 只知道这些标签。 为什么用户要从历史记录中完全清除/消除血缘？ 客户可能有书面的数据销毁政策来删除超过特定日期的数据。 这样做是为了防止传票和使公司承担不必要的责任。...导入业务术语时，您不能在同一输入文件中交叉引用术语。 您只能引用已存在于 Atlas 词汇表中的术语。 因此，要实现您想要做的事情，您必须分两步导入内容：首先导入一批基本的词汇表和术语。...目前唯一支持的机制是使用 Cloudera Replication Manager。 这种方法需要复制数据和元数据——你不能只复制元数据。 Atlas 是否具有高可用性 (HA)？
您可以将集群划分为子集群，以便作业在具有特定特征的节点上运行。您可以配置这些分区，以便在指定分区的集群节点上运行 YARN 应用程序。...注意 为了与 YARN 术语保持一致，使用术语分区而不是节点标签。...队列可以按层次结构设置，以反映利用集群资源的各种组织、组和用户所需的资源要求和访问限制。 使用分区，您可以将集群划分为子集群，以便作业可以在具有特定特征的分区上运行。...图形队列层次结构显示在 概览选项卡中。 单击分区选项卡。显示现有分区的列表。 或者，您可以单击“主机” 列中列出的数字以查看关联的节点。 查看节点标签分配 您可以使用以下命令查看分区信息。...队列管理器自动在分区中的所有队列之间分配可用容量。如果要修改队列的容量，请单击概览选项卡中的 分区下拉框 ，选择标签并修改队列容量。 在概览选项卡中，单击 分区下拉框并选择标签 y。
DataHub 的元数据测试功能可让您围绕元数据的内容进行自定义测试。您可以轻松查看有多少数据集，数据集中的描述、所有者和其他属性。这有助于您快速确定您的实体是否可靠。...了解数据的用户可以通过编写描述和使用标签和词汇表术语对数据进行分类来轻松注释您拥有的数据。 DataHub 还在右侧栏中增加了简单而强大的注释工具。...单击术语表功能可让您轻松查看关联该术语的实体列表。 术语表还允许您定义业务术语并将数据集和仪表板与术语相关联。这使您的所有团队成员都知道某个术语的确切含义。...对数据进行分类是一种最简单、最强大的数据组织方式，让数据更容易管理。在 DataHub 中，您可以将术语表应用于数据集中的特定列，这样您就可以对数据进行分类并为其分配合规类型。 ...您还可以为术语表设置继承结构，以便特定类别自动与其他词汇表术语分类。在下面的示例中，我们将所有标记为“品种”的数据设置为也属于“敏感”的术语，因此它会在整个 DataHub 中自动携带该合规类型。
广义AI将具有人类智能的所有特征，包括上面提到的能力。 狭义的AI则展现人类智慧的一些方面，并且可以很好地完成这一特征，但在其他领域缺乏相关能力。...你可以在不使用机器学习的情况下获得人工智能，但是这需要建立数百万行具有复杂规则和决策树的代码。 因此，机器学习不是硬编码特定指令来完成特定任务的软件程序，而是一种“训练”算法的方式，以便学习如何做。...举个例子，机器学习已经被用来大幅改进计算机视觉（机器识别图像或视频中的物体的能力）。 你收集数十万甚至数百万张图片，然后让人类给他们加标签。例如，人类可能会标记其中有猫的图片。...深度学习受到大脑结构和功能的启发，即许多神经元的相互连接。人工神经网络（ANN）是模拟大脑生物结构的算法。 在人工神经网络中，有“神经元”，它们与其他“神经元”具有不连续的层和连接。...每个图层挑选一个特定的要学习的特征，例如图像识别中的曲线/边缘。正是这种层次才给了深度学习这个名字，深度是通过使用多层而不是单层创建的。
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