根据需要上传的算法填写商品属性，单击“下一步”。 在“上传算法包”区域中，将本地算法包拖动到该区域。 根据界面提示上传对应的算法包，如选择多个适用平台，则可在两个算法框区域同时上传两个对应的算法包。 根据界面提示，参见图2填写算法详细信息，详细的参数介绍请参见准备算法相关信息。 图2 填写算法详细信息 填写关联商品

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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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String 算法ID 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token，获取方法参见认证鉴权 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 pool_id 否 String 资源池ID，服务状态为未部署时必填

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训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化算法 > 选择算法文件 > 上传算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。

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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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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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算法详情 基本详情 单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本。 图1 算法详情 任务配置 当创建任务配置时，如果关联了算法配置，则在算法详情页，会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息，在此模块还可进行以下操作。 图2 任务配置 表1 任务配置相关操作

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HASH算法 适用场景 适用于需要将数据均匀分布的场景对数据进行拆分的场景，在SQL查询条件中，使用“=”、“IN”之类运算符相对较多。 使用说明 拆分键的数据类型必须是整数类型（INT, INTEGER, BIGINT, MEDIUMINT, SMALLINT, TINYINT

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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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操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云，进入菜单“配置中心>绩效管理>绩效配置”，选择“绩效算法”。 图2 绩效算法界面 点击“新建”，新建绩效算法。 图3 新建绩效算法 绩效算法名称：自定义，不超过100字符。 算法方程式：通过插入变量，构建算法方程式。算法方程式支持输入“+”、“-

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

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PersonalRank算法 概述 PersonalRank算法又称Personalized PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户

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逻辑斯蒂回归-LR 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。单击查看逻辑斯蒂回归详情信息。 表1

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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华为RPA-WeAutomate工具结合OCR、NLP等深度学习AI算法，通过模拟并增强人与计算机的交互过程，实现工作流程自动化。快速构建企业级智能自动化平台，一站式获取RPA+AI+小程序能力，助力客户打通数字化转型最后一公里。更多详情请进入工具的基本信息页面查看。 登录华为HiLens控制台，

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关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时

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标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。 图片/音频标注数据标注支持选择上传本地数据文件进行标注。上传后的文件存储于OBS中，标注

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