实现 在内部，GIN索引包含一个在键上构造的B-tree索引，每个键是一个或多个被索引项的一个元素（比如，一个数组的一个成员）。并且页面上每个元组包含了堆指针的B-tree的一个指针（一个posting tree），当列表小到足以和键值一起存储到一个索引元组中时，则是堆指针的一个简单列表（一个posting

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使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。

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使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。

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76d05ce2623065180f111c3f70ac14ddf0506f3 C++ 2a54c3f2486d562ea6af1384eca40b301918bdc02f98bbf2c114f282dc059c00 C 4957556c108e0174d55b4b8d720f2

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实现 在内部，GIN索引包含一个在键上构造的B-tree索引，每个键是一个或多个被索引项的一个元素（比如，一个数组的一个成员）。并且页面上每个元组包含了堆指针的B-tree的一个指针（一个posting tree），当列表小到足以和键值一起存储到一个索引元组中时，则是堆指针的一个简单列表（一个posting

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安全性配置 修改SSH服务配置项 修改网络脚本权限（可选） 修改/etc/motd配置项（可选） 修改历史记录配置项 修改ntp配置文件 优化udev配置 优化Selinux 卸载denyhosts 主机名自动更新问题设置（可选） 安装常用运维工具（可选） 设置登录口令有效期（可选）

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高安全性 网络隔离 通过虚拟私有云（Virtual Private Cloud，简称VPC）和网络安全组实现网络隔离。虚拟私有云允许租户通过配置虚拟私有云入站IP范围，来控制连接数据库的IP地址段。云数据库RDS实例运行在租户独立的虚拟私有云内，可提升云数据库RDS实例的安全性。

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安全性支柱 概述 基本概念 设计原则 问题和检查项 云安全 治理策略 基础设施安全 应用安全 数据安全与隐私保护 安全运营 参考架构 安全性云服务介绍 更多参考文档

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安全性说明 集群（未启用Kerberos认证）安全配置建议 MRS 安全认证原理和认证机制

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单击“进入商城”，或者单击“热门算法榜”下方的“更多算法”，进入算法列表页面。 选择“商品类型”为“智能算法”，根据算法分类、算法场景等查找符合要求的算法，或输入关键字搜索符合要求的算法。 针对SDC算法，您可以单击筛选项下方的“输入款型搜索算法”，通过输入款型检索所需的算法。 其中商品分类包含如下:

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画面，可查看摄像机的实时视频画面。 单击左侧的“导入新RPM包”，选择需要上传的RPM算法包，可导入新的算法包。 选择已安装的算法包，单击“启用”，可启用对应的算法。 单击“元数据”，可查看算法识别的结果。 通过场景视频进行调试。 根据需求，选择上传自有视频流或者选择使用管理员上传的云端视频流进行调试。

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准备算法 准备需要发布的算法，完成算法的开发与调测。 准备SDC算法 准备IVS1800算法 准备IVS3800算法 准备ITS800算法 父主题： 发布准备

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购买算法 购买须知 购买流程 购买与安装 发票申请 父主题： 买家指南

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算法中心 部署算法 停止算法部署 获取服务详情 我的算法服务列表 父主题： 平台API

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String 算法api版本，标识新旧版。 is_valid String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list Array of strings 算法属性列表。

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删除算法 功能介绍 删除算法。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/algorithms/{algorithm_id}

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算法中心 智能视频分析服务支持使用者查看算法服务包列表，购买商用算法包，购买后可查看、部署算法包中的算法服务。 购买算法包 部署算法服务

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调度算法 在离线业务混部 在离线业务混部是将多种应用在一个集群内部署，通过预测分析应用特性，实现业务对集群资源的充分利用； 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 colocation-enable true/false false 允许 CCE Turbo 从集群维度

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FM算法 概述 FM主要是解决稀疏数据下的特征组合问题，并且其预测的复杂度是线性的，对于连续和离散特征有较好的通用性。 公式为： 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

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算法管理 SDC算法管理 IVS1800算法管理 任务管理 我的算法

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准备算法 准备算法简介 使用订阅算法 使用预置框架（自定义脚本） 使用 自定义镜像 查看算法详情 查找算法 删除算法

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