购买成功后，在“算法中心 > 算法服务包”中可看到该算法包已购买的路数，在“算法中心 > 我的算法服务”中可看到已购算法包包含的算法清单。 部署算法服务 进入“我的算法服务”，单击目标算法服务“操作”列的“部署”，进入“部署算法”页面。 参考表1填写相关参数。 表1 部署算法参数说明 参数名称

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批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦

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华为HiLens技能是否支持Android 平台或ARM平台上运行? 暂不支持Android 平台或ARM平台上运行技能。 父主题： 算法类问题

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实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择实时预测的Tab页，单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”，选择“算法类型”。 选择“算法类型”

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如何查看算法日志 登录IEF管理控制台。 选择左侧导航栏的“边缘资源 > 边缘节点”，进入边缘节点列表页面。 单击某个边缘节点的名称，进入边缘节点详情页面。 在“配置”页签下找到“日志配置”，单击“编辑”，在“系统日志”和“应用日志”下开启云端日志开关，并单击“保存”。 输出的日

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部署算法服务 查看算法服务清单 购买算法服务包后，可在“算法中心 > 算法服务”中查看当前可以使用的算法服务清单。 算法服务按场景和来源可分为华为自研云上算法、华为自研边缘算法、非华为自研云上算法和非华为自研边缘算法。其中华为自研云上算法购买后可直接用于视频分析作业，无需手动部署，部署状态一栏显示为“/”。

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ModelArts自动学习功能训练生成的模型，暂时不支持用于HiLens平台。 线下开发 线下开发指您在本地使用自己熟悉的算法模型开发工具，开发算法模型。 当前仅支持TensorFlow和Caffe引擎开发的算法模型，且您开发的模型需保存为“.pb”或“.caffemodel”格式。然后再使用导入（转换）模

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String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求示例 执行指定算法，算法名字为pagerank，算法的权重系数为0.85，收敛精度为0.00001，最大迭代次数为1000，考虑边的方向。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1

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执行DSL算法 功能介绍 提供灵活，可控的DSL帮助用户低成本设计并运行算法。DSL算法详细介绍请参考DSL语法介绍。 URI URI 格式 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=algorithm-query

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topicrank算法（topicrank） louvain算法（louvain） Bigclam算法（bigclam） Cesna算法（cesna） infomap算法（infomap） 标签传播算法（label_propagation） 子图匹配算法（subgraph matching）

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personalrank算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 节点的ID。 alpha 否 Double 权重系数(又称阻尼系数)，取值范围为（0,1），默认值为0.85。 convergence 否 Double

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停止算法部署 功能介绍 停止算法部署 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/algorithm/{alg_id}/deploy/stop 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法参见获取项目ID和名称

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算法文件说明 用户可将本地算法文件包上传到Octopus平台，算法文件包需要满足一定要求，请详细阅读本节，有助于用户快速完成算法开发。 算法文件基本要求 算法文件目录结构可参考如下，需要包括启动文件“xxx.py”（启动文件名可自定义），以及一些必要的训练文件。 启动文件（必选）

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聚合算法优化 操作场景 在Spark SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动

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上传算法至SFS 下载Swin-Transformer代码。 git clone --recursive https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 修改lr_scheduler.py文件，把第27行：t_mul=1. 注释掉。

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查看加密算法 初始化密钥后，系统会根据密钥生成对应的加密算法，用户可以在算法查看页面查看系统支持的加密算法。 前提条件 确保已初始化密钥，具体初始化密钥操作，请参见初始化密钥章节。 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录数据库加密与访问控制实例。 在左侧导航栏中，选择“数据加密

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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新的元组进行DELETE操作然后再进行INSERT，因此不如单条INSERT语句场景直接。 不同分区类型的路由算法逻辑如表1所示： 表1 路由算法逻辑 分区方式 路由算法复杂度 实现概述说明 范围分区（Range Partition） O(logN) 基于二分binary-search实现

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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新的元组进行DELETE操作然后再进行INSERT，因此不如单条INSERT语句场景直接。 不同分区类型的路由算法逻辑如表1所示： 表1 路由算法逻辑 分区方式 路由算法复杂度 实现概述说明 范围分区（Range Partition） O(logN) 基于二分binary-search实现

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使用算法分析图 服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法，您可以使用图算法做关系分析等。 使用算法分析图，具体操作如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在算法分析区，你可以选择算法，并设置参数。 图引擎服务支持的算法如算法一览表所示，详细算法介绍请参见算法参考。

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