gStore在OpenKG上也有介绍 （http://www.openkg.cn/tool/gstore ） 然而知识图谱构建却鲜有统一化的平台工具，但是这是知识图谱生命周期的技术难点之一。 北京大学王选计算机研究所和大数据分析与应用技术国家工程实验室（北京大学）邹磊教授团队通过两年时间，打造了知识图谱自动化构建平台gBuilder。 同现有的Schema设计方法不一样的是，gBuilder的Schema设计模块是一个轻量级的Web平台，以图的方式来表述知识图谱Schema，用户可以通过拖拽的方式在画布上设计类、类属性和关系。 gBuilder自动化构建平台结构化数据抽取基于D2RQ平台，让用户显式地、可视化地处理结构化数据抽取的所有步骤，摆脱复杂的映射语言，易于使用。 在gBuilder平台的非结构化数据抽取详细操作如下面动图所示： 最后通过gBuilder抽取的RDF三元组数据同gBuilder团队研发的gStore图数据库系统无缝衔接，再加上该团队研发的面向知识图谱自然语言问答引擎
本文就是介绍一下我们是如何将这些工具集成到DevOps平台中去的。 目录： 1.DevOps平台第三方服务集成概览 2.DevOps平台第三方服务集成思路 3.DevOps平台第三方服务集成示例 1.DevOps平台第三方服务集成概览 说明：DevOps平台所有集成的第三方服务信息都保存在平台管理的服务集成页面 Jenkins是DevOps平台很重要的一个组成部分，CICD就靠Jenkins来实现，用户可以在DevOps平台创建一个构建定义、配置好需要的任务如maven构建，还可配置定期执行或触发执行该构建任务 4、质量分析服务器 DevOps平台采用的质量分析服务器为SonarQube，SonarQube 是一个用于代码质量管理的开源平台，用于管理源代码的质量。 5、项目管理服务器 DevOps平台的项目管理我们采用的是Jira和Zentao这两个专业化的工具，依靠这两个工具支持起了DevOps平台的项目管理、概览和任务三大模块，用户可以很便捷的在DevOps平台查看编辑项目的基本信息
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KnowAgent 一站式日志采集平台 阅读本文档，您可以了解到 KnowAgent 的用户群体、产品定位等信息，并通过体验地址，快速体验以应用为采集粒度，从应用维度批量下发采集任务全流程。 1.1.2 容器采集 KnowAgent目前对容器日志采集未实现平台化支持，未来将提供全面的容器日志采集平台化支持，参见《KnowAgent一站式日志采集平台介绍》展望部分。 1.4 核心优势 一站式日志采集方案 高可靠、高性能、具备全方位可观测性的采集引擎，与面向应用的易管控、易观测、易治理的管理平台，大幅降低日志数据采集接入成本，大幅提升日志数据采集接入效率。 监控指标的完善程度 较少指标 较少指标 完善的指标体系 可观测性 无 无 具备全方位的可观测性 是否容易配置 否 否 是 大规模运维复杂度 极高 极高 低 1.5 KnowAgent 架构 KnowAgent 是一站式的日志采集平台 Agent Manager：是针对 Agent 的管理平台。用于管理相关元数据、Agent与采集任务，自动巡检 Agent 与采集任务的健康度、故障诊断，指标展示。
iScience 日期：May 20, 2022 DOI：https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.104318 简介：来自清华大学自动化系的张学工课题建立一个人类综合性单细胞图谱平台 http://eca.xglab.tech/ecaugt/index.html 3、应用场景 文章对该平台的三种可能应用场景进行了阐释。 此外为了进一步验证平台数据的可用性，文章分别取其中的肺组织细胞、肺免疫细胞分别代替两篇文献内的control数据仍可得到相似的结果与结论。 但目前平台已搭建的框架体系，例如uHAF注释系统等为以后纳入新的数据提供了基础。 （2）批次效应问题：hECA对不同数据集仅进行了细胞文库水平(log转换)的标准化处理。 而测序平台等批次效应都交给用户自行鉴别、校正。此外平台也提供了器官内不同数据集harmony校正后的整合数据。
本文将为大家分享美团配送技术团队在建设一站式机器学习平台过程中的一些经验和探索，希望对大家能有所帮助或者启发。 1. 美团配送机器学习平台演进过程 2.1 为什么建设一站式机器学习平台 如果要解决上述的机器学习问题，就需要有一个功能强大且易用的机器学习平台来辅助算法研发人员，帮助大家脱离繁琐的工程化开发，把有限的精力聚焦于算法策略的迭代上面 公司级的一站式机器学习平台的目标和定位，与我们对机器学习平台的需求不谋而合：为用户提供端到端的一站式的服务，帮助他们脱离繁琐的工程化开发，把有限的精力聚焦于算法策略的迭代上面。 鉴于此，美团配送的一站式机器学习平台应运而生。 美团配送机器学习平台的演进过程可以分为两个阶段： MVP阶段：灵活，快速试错，具备快速迭代能力。 图灵平台 平台化阶段，我们对美团配送机器学习平台的目标定位是：一站式机器学习平台，给算法同学提供一站式服务，覆盖算法同学调研、开发、上线、评估算法效果的全流程，包括：数据处理、特征生产、样本生成、模型训练
一、概要： 每当电子商务平台搞活动，“秒杀”经常是提升网站活跃度的利器之一。比如活动日早上10点1元爱疯7秒杀7台，谁看到了估计都想去秒一把，万一秒中了呢。 二、秒杀架构 按照“关注点分离”(SoC)的原则，秒杀业务跟普通的订单业务关注点显然是不一样的，秒杀强调的是高效率、高性能，普通订单强调的是业务流程的高一致性。 所以我们首先应该将秒杀处理逻辑从普通的订单逻辑中分离出来，进行独立开发与部署。这样分离的好处就是非常灵活，可以在秒杀设计中采用完全不同的技术和架构，在秒杀活动结束后也方便下架部署。 秒杀成功后，在Redis中使用队列来记录用户的手机号码和相关秒杀信息，结束用户的秒杀动作，后续交由后端秒杀订单处理模块，按照其固定的处理效率，逐步消化处理之。 在业务上，浪费掉的秒杀库存，可以在下一次秒杀中加上。用户手机号码填错了，可以在业务上要求秒杀之前先校验手机号码或者先登录等等。
利用搜狐微信平台，Huginn可以帮助我们定时抓取微信公众号的文章更新，然后生成RSS，你可以将所有的公众号文章聚合到一个平台。Huginn可以为你抓取RSS全文，从此解放你的双手。 另一种则是部署在Heroku平台，免费的，适合没有自己的服务器的朋友。 这里我们需要利用的就是搜索微信平台了，例如挖站否的微信是这样的： 原理还是和上面一样的，创建Website Agent，去抓取搜狐微信页面，通过Xpath获得“最近文章”内容，然后得到最近文章的URL 四、Huginn一站式信息阅读 PC电脑端。自然是用RSS阅读器了，不管你是用RSS订阅软件，还是使用RSS在线订阅平台，你只要有一个RSS订阅源，你可以享受在任意电脑上查看自己的RSS信息了。 五、总结 Huginn可以订阅任意你想要订阅的网站与平台，例如微信公众号、简书、知乎、博客、图虫、Lofter……，只要有网页同时生成了CSS，你就可以派出你的“Agent”去把他们抓回来，然后将他们“
文末获取高清知识图谱。 1、数据分析概述 该图是数据分析概述部分。主要讲述了一个数据分析人应该具备哪些基本素质？有哪些职业要求？
信息管理一站式平台是什么？ 信息管理一站式平台汇总关键选用的是布氏漏斗构思，根据一站式独立平台的构建（PC版官方网站+手机安卓版官方网站+微信公众平台），从各种各样总流量通道（网上有些人气的地区）将顾客流引进到建造平台，根据建造平台过虑后 信息管理一站式平台详尽三个层面详细介绍 01，H5自适应网站 H5自适应网站网页页面，一个平台处理三网融合难题，可响应式多种多样规格机器设备，数据信息彻底连通，维护保养便捷。 根据数据信息掌握客户心理状态，完成大数据营销，造就市场销售使用价值：客户→顾客→粉絲 根据互联网大数据我们可以获得的信息管理一站式平台5点信息内容 1，根据每章文章内容关心的统计分析实际到每一个粉絲 信息管理一站式平台汇总 信息管理一站式平台汇总针对当代传统式企业而言，是一大福利，不但解决了传统式企业网址数据信息分离出来的状况，也是将网址和手机微信的数据信息开展融合并剖析，获得大量总流量的转换率
作为新一代的元数据管理平台，Datahub在近一年的时间里发展迅猛，大有取代老牌元数据管理工具Atlas之势。 国内Datahub的资料非常少，大部分公司想使用Datahub作为自己的元数据管理平台，但可参考的资料太少。 所以整理了这份文档供大家学习使用。 可能是关系数据库或 NoSQL 存储中的表、实时流数据、 AI 系统中的功能、指标平台中的指标，数据可视化工具中的仪表板。 二、Datahub简介 首先，阿里云也有一款名为DataHub的产品，是一个流式处理平台，本文所述DataHub与其无关。 数据治理是大佬们最近谈的一个火热的话题。 再往下看是平台信息，在这当中包括了Hive，Kafka，Airflow等平台信息的收集。 下面其实是一些搜索的统计信息。用于统计最近以及最流行的搜索结果。 包括一些标签和术语表信息。
KafkaCenter是什么 KafkaCenter是一个针对Kafka的一站式，解决方案。用于Kafka集群的维护与管理，生产者和消费者的监控，以及Kafka部分生态组件的使用。 对于Kafka的平台化，一直缺少一个成熟的解决方案，之前比较流行的kafka监控方案，如kafka-manager提供了集群管理与topic管理等等功能。 功能模块介绍 Home-> 查看平台管理的Kafka Cluster集群信息及监控信息 Topic-> 用户可以在此模块查看自己的Topic，发起申请新建Topic，同时可以对Topic进行生产消费测试
没有专门的人去管理这些文档，时间长了就丢失了 测试用例和测试脚本很凌乱，基本都是测试个人保管 以前的公司，包括现在的公司都自研过自己的测试平台，但是都不尽人意，直到看到MeterSphere让人眼前一亮 MeterSphere 是一站式的开源企业级持续测试平台，涵盖测试跟踪、接口测试、性能测试、团队协作等功能，兼容JMeter 等开源标准，有效助力开发和测试团队充分利用云弹性进行高度可扩展的自动化测试， 通过浏览器插件快速录制 测试报告 自动生成测试报告 多次测试结果对比 查看请求及响应详情 测试报告内容导出 性能测试 [image.png] 测试脚本 完全兼容 JMeter 脚本 在线调整压力参数 分布式、多平台测试资源池
1 介绍 CODO是一款为用户提供企业多混合云、自动化运维、完全开源的云管理平台。 前端基于Vue iview开发，后端基于Python Tornado开发。
RestCloud ETL数据集成平台，全Web基于微服务架构的云原生数据集成平台，提供丰富的数据集成组件支持最为复杂的数据集成和传输能力。 基于微服务架构的新一代数据集成平台，为企业提供业务系统数据之间的集成以及异构数据源之间的数据传输于一体的一站式的数据处理平台，全Web化配置开箱即用，多种异构数据源之间通过平台快速进行数据交换，快速帮助企业构建数据集成平台 ，同时通过叠加API服务平台即可快速落地构建一个轻量级的数据中台。 ETL数据集成平台介绍.png 一、平台的主要优势 1、基于微服务架构开发支持分布式部署同时支持上万流程的调度与执行； 2、专为解决大型企业的复杂数据集成场景而研发； 3、支持完整的跨数据库事务控制， ，传输失败的数据记录平台会自动记录失败原因和数据内容方便对数据质量进行控制。
于是我在国内最大的测试技术交流社区搜索下接口测试工具关键字，结果五花八门……这让我不得不思考，为什么国内接口自动化框架遍地都是但是却没有一站式平台呢? 今天，给大家介绍一款定位专业级的一站式API协作平台“Eolink”，见到它有一种拨开云雾见月明的感觉，接下来就慢慢给大家介绍下它的魅力。 三、Eolink一站式平台Eolink是一款定位专业级的一站式API协作平台，也是国内最早投身API工具研发的平台之一，团队早在2016年就发布了国内首个集Swagger + Postman + Mock 3.2 Eolink一站式平台的特点首先，Eolink的产品定位是结合 API 设计、文档管理、自动化测试、监控、研发管理和团队协作的一站式 API 生产平台，提高了产品项目中各个角色的工作效率、缩短了项目开发的生命周期 Eolink团队基于对国内市场充分的调研分析，打造了一站式API接口管理平台，可缩短业务研发周期、提高测试质量，助力企业实现业务需求快速迭代。
****什么是StreamX，StreamX 是Flink & Spark极速开发脚手架，流批一体一站式大数据平台。 自2021年3月开源以来，贡献者已累计发展到10多位。 在最新的版本中支持了以下功能： 与 Hadoop 解耦, 平台在启动时不在强制依赖 Hadoop 环境 较完整的支持了 Kubernetes 部署模式(Native Application/Native
测试经常是大家忽略的环节，但是优秀的测试结果是一个项目质量的重要保障，所以打造一个能够持续测试的平台尤为重要。 今天大叔给大家介绍的是一个一站式开源持续测试平台：MeterSphere，希望能够帮助同学们提高工程质量，打造属于自己的 DevOps 流程！ 介绍 MeterSphere 是一站式开源持续测试平台，功能非常齐全，包含测试跟踪、接口测试、性能测试、团队协作等功能。 UI展示 总结 MeterSphere 是一款优秀的持续测试的开源平台，在这个越来越讲究质量与用户体验的市场环境下，想必这个平台能够帮助您打造更优秀的产品，感兴趣的小伙伴赶快来试试吧！！
复现代码困难：有时候我们对代码版本和参数进行细致的保存，由于环境的不一致或某个第三方依赖包版本的不一致，换平台复现代码，通常也比较困难。 MLflow是一个用于管理 ML 生命周期的开源平台，旨在简化机器学习的开发流程，提供实验追踪、将代码打包成可重现的运行模块以及共享和部署模型功能。 MLflow Projects 可在任何平台上重复运行的打包格式，基于 Conda 和 Docker 构建，因此你可以很方便的与他人共享你的 ML 代码，并且可在任何平台上重复运行它们。 ETL 流程：ETL 预处理数据集 ML 流程：ML 预处理数据集 Train流程：模型训练 具体代码参见：[3] 总结一下 优点：相比谷歌的 TFX、Facebook FBLearner Flow等平台 缺点：当前 MLflow Pipeline 还过度依赖代码，缺少平台功能，对于快速接入生产，需要一定的学习成本。
腾讯知识图谱是一个集成图数据库、图计算引擎和图可视化分析的一站式平台。支持抽取和融合异构数据，支持千亿级节点关系的存储和计算，支持规则匹配、机器学习、图嵌入等图数据挖掘算法，拥有丰富的图数据渲染和展现的可视化方案……
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