单击右上角“进入商城”，进入好望商城。 输入关键字搜索需要的算法，或者根据算法类型、应用场景等搜索符合要求的算法。 单击想要购买的算法，查看算法详情。 您可以查看“规格说明”，了解算法适配的具体设备型号以及软件版本，请记录此信息，安装算法前需要确保设备型号及软件版本符合此要求。 单击“试用”或“购买”，跳转到购买界面。

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单击右上角“进入商城”，进入好望商城。 输入关键字搜索需要的算法，或者根据算法类型、应用场景等搜索符合要求的算法。 单击想要购买的算法，查看算法详情。 您可以查看“规格说明”，了解算法适配的具体设备型号以及软件版本，请记录此信息，安装算法前需要确保设备型号及软件版本符合此要求。 单击“试用”或“购买”，跳转到购买界面。

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填写关联商品，添加配套的应用和采用本算法的解决方案。 添加用户案例信息。 选择适配摄像机的型号。 自动匹配：根据适用平台、算力、内存、Flash等关键规格匹配出所有符合要求的摄像机。 手动选择：在匹配出的所有符合要求的摄像机中手动选择需要的摄像机。 选择License服务器，请根据实际情况选择。

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发布算法 发布流程 发布准备 算法发布 父主题： 商品发布

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算法API 边缘服务API 云上服务API 公共接口

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deploy_config 否 Object 服务启动参数，须按照模型的部署约束填写。类型为“Map<String, Object>”，可选填，默认为空。为确保您的数据安全，在环境变量中，请勿输入敏感信息，如明文密码 envs 否 Object 运行服务需要的环境变量键值对。类型为“Map<String

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团队：租户内所有用户都可见。 配置算法参数。 需要指定Boot文件启动路径，填写启动命令参数。 图3 配置算法参数 Boot文件路径 选择算法文件中的启动文件路径，文件路径为在算法文件中的相对路径，一般为根目录下“xxx.py”。 参数列表 可以自定义boot文件的启动参数，需要在算法中定义。如下启动文件和参数列表，仅供参考：

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2+[呼叫完成率]*0.2。可以选择插入算法方程式的变量： 满意度评分 人工质检得分 智能质检得分 工作时长 平均处理时长 总呼叫数 记录呼叫原因的通话数 智能实训得分 得分小数位数：最终绩效得分保留的小数个数，默认保留1位。 方程式校验：根据当前设定的算法方程式进行模拟测试。点击“开始校验”，根据用户选择的指标进行计算。

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weekofyear(yyyy-MM-dd)=该日期是今年的第几周 说明： 关于一年中的第几周的定义请参见WEEKOFYEAR(date)。 weekofyear('2019-10-11')=41 day() day(yyyy-MM-dd)=该日期是月份的第几天 day('2019-10-11')=11

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算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题： 训练服务

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动触发“任务管理”中关联的仿真任务。 镜像管理 单击“仿真服务 > 算法管理”，单击指定算法名称。 在算法详情页，单击“创建镜像”，输入镜像版本。 图3 创建镜像 单击“确认”，镜像列表可查看创建完成的镜像。 删除镜像。 单击指定镜像名称后“操作”栏内的“删除”。删除该镜像。删除后不可恢复，请谨慎操作。

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算法API 执行算法(1.0.0) 算法API参数参考 父主题： 内存版

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算法API 最短路径（Shortest Path）(1.0.0) 点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets）(1.0.0) 标签传播（Label Propagation）(1.0.0) Louvain算法(1.0.0) 父主题： 业务面API

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TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator，是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每次试验中，对于每个超参，TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型g(x)，选择l(x)

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删除算法 删除我的算法 在“算法管理 > 我的算法”页面，“删除”运行结束的训练作业。您可以单击“操作”列的“删除”，在弹出的提示框中单击“确认”，删除对应的算法。 删除订阅算法 前往AI Gallery，在“我的资产 > 算法”中，单击我的订阅，对需要删除的算法单击“取消订阅”，在弹出的提示框中单击“确认”即可。

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 您可以使用本文档提供的天筹求解器服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如天筹求解器服务包含的二维切割等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见2

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创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TI CS 平台内完成数据处理到建模的闭环。 假设您有如下数

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基于商业的理解，整理AI开发框架和思路。例如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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慢SQL分析：提供数据库、SQL语句的调用次数、响应时间、错误次数等关键指标视图，支持异常SQL语句导致的数据库性能问题分析。 应用体验管理 业务痛点 在用户体验至上的互联网时代，即使后台业务稳定运行，仍然无法获悉用户访问系统时的具体情况，因而定位线上用户偶现的前端问题变得非常困难。一个系

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