https://blog.csdn.net/xuzhina/article/details/46721869 假设有一个xml文件a.xml，需要把它加载到sedna数据库xml_db里。...sedna是通过se_term把xml加载到数据库的。有两种方法： 1.通过se_term的-query参数。
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not a valid value of the atomic type 'xs:unsignedInt'. book.xml fails to validate 现在把book.xml导入到sedna...的books数据库，看看sedna会不会验证xml schema: [xuzhina@localhost bin]$ ..../se_term -query "LOAD 'book.xml' 'book'" books Bulk load succeeded 结论：sedna不支持xml schema校验。
查询一下里面的内容： se_term -query "for $p in collection('novel')/books return $p" books 在Windows下的结果是这样： D:\sedna.../se_term -query "for $p in collection('novel')/books return $p" books SEDNA Message: ERROR XPST0003
https://blog.csdn.net/xuzhina/article/details/46790143 在sedna的安装目录下，看一下cfg目录： [xuzhina@localhost sedna]$ ls cfg books_cfg.xml [xuzhina@localhost sedna]$ ls data/ books_files...再查看data的event.log: [xuzhina@localhost sedna]$ grep -n "LOAD" data/event.log 95:--- LOAD 'book.xml'
边云协同AI平台Sedna Sedna基于KubeEdge提供的边云协同能力，实现AI的跨边云协同训练和协同推理能力。...KubeEdge AI SIG于20年12月发布KubeEdge子项目开源平台Sedna，架构如图3所示。Sedna基于KubeEdge提供的边云协同能力，实现AI的跨边云协同训练和协同推理能力。...图3 Sedna整体架构 在本次0.3版本更新中，Sedna提供了边云协同终身学习的特性支持。Sedna终身学习特性将基于边侧数据和云侧算力，逐步实现适应边侧业务与模型异构的高可信自动化人工智能。...图4 Sedna边云协同终身学习架构 其中，当前Sedna选用的模块化方案和样本迁移方案使得开源的边云协同终身学习特性能够实现模型无关：1）同一个特性能够同时支持结构化和非结构化不同模型，在特性中模型可插拔...图7 ATCII各城市Sedna终身学习预测精度相对提升 Sedna终身学习特性下一步计划 1）终身学习算法增强： 多任务迁移学习算法 未知任务识别算法 未知任务处理算法 2）分布式知识库 3）安全隐私增强
KubeEdge Sedna子项目 作为时下最活跃的云原生边缘计算社区，KubeEdge吸引了全球多个领域用户和开发者落地和参与，并于2020年下半年成立了AI SIG（Special Interest...结合前期将边云协同机制运用在AI场景的探索，AI SIG成员联合发起了Sedna子项目，将最佳实践经验固化到该项目中。...Sedna基于KubeEdge提供的边云协同能力，实现AI的跨边云协同训练和协同推理能力，支持业界主流的AI框架，包括TensorFlow/Pytorch/PaddlePaddle/MindSpore等...Sedna架构图如下所示： ?...后续计划 基于目前Sedna的能力，后续将持续演进，包括但不限于： 支持更多边缘硬件和AI平台，如NPU, Pytorch，KubeFlow，ONNX等。 增强跨边云数据集管理、模型管理。
None) example1(zorba) example2(zorba) example3(zorba) zorba_api.Zorba_shutdown(zorba)2.2 Sedna...库Sedna 是另一个可用于 Python 的 XQuery 库。...Sedna 库使用 C++ 编写，并提供了一系列有用的功能，例如 XQuery 查询、XML 更新和数据管理。...以下是一些使用 Sedna 库的示例代码：import sedna# 创建一个 Sedna 数据库db = sedna.Database("my_database")# 创建一个 XQuery 查询
）：基于开源 sedna 框架，提供基础的边云协同推理、联邦学习、增量学习等能力， 并实现了基础的模型管理、数据集管理等，使能开发者快速开发边云 AI 协同特性，以及提升用户边云 AI 特性的 训练与部署效率...边云 AI 协同架构：Sedna 人工智能也正逐步向边缘迁移，将云上 AI 能力下沉到边缘节点，做到本地处理，打通 AI 的最后一公里。...结合前期将边云协同机制运用在 AI 场景的探索，AI SIG 成员联合发起了 Sedna 子项目，将最佳实践经验固化到该项目中。...Sedna 架构图 Sedna 基于 KubeEdge 提供的边云协同能力，实现 AI 的跨边云协同训练和协同推理能力，支持业界主流的 AI 框架，包括 TensorFlow/Pytorch/PaddlePaddle...Sedna 的核心特性如下： 提供边云协同 AI 基础框架：提供基础的边云协同数据集管理、模型管理，方便开发者快速开发边云协同 AI 应用 提供边云协同训练和推理框架：- 联合推理: 针对边缘资源需求大
管理面数据与业务面数据分离•EdgeMesh: 跨云边、边边的应用互访通信；边缘内置域名解析能力，不依赖中心 DNS; 支持 L4，L7 流量治理；支持跨越边云的一致的服务发现和访问体验；跨子网通信•Sedna...如果需要使用到更多的功能，如 EdgeMesh, Sedna, 边缘设备管理，Kubernetes 的 CSI CNI 实现，那么这些功能都需要启用或额外安装相应插件。导致资源占用上升。
为全球开发者提供相关研发支持并孵化繁荣生态，当前已开源边缘AI平台Sedna，包括其跨边云的协同推理、联邦学习、增量学习和终身学习特性。...KubeEdge 社区：https://github.com/kubeedge/ KubeEdge SIG AI及其项目：Sedna https://github.com/kubeedge/sedna
KubeEdge 利用云原生边缘设备管理 DMI、分布式边云网络通信项目 EdgeMesh 和分布式云边 AI 项目 Sedna，进一步加强 KubeEdge 云边端一体化管理和海量设备管理能力，更高效地支撑行业
该先导星将为天算星座中的计算与通信软件平台开展先导技术试验验证，包括5G软基站与轻量级5G核心网系统的在轨部署、基于认知服务架构的星载6G核心网系统部署、基于KubeEdge+Sedna边缘计算的智能基座部署
社区已完成业界最大规模云原生边云协同高速公路项目（统一管理10万边缘节点/50万边缘应用）、业界首个云原生星地协同卫星、业界首个云原生车云协同汽车、业界首个云原生油田项目，开源业界首个分布式协同AI框架Sedna
Sedna 本地XML数据库 1.00 +0.02 93. 98. Mnesia 文档存储型数据库 0.95 +0.11 94. 101.
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