filtered_all_shortest_paths 具体格式请见 Filtered-query API中的表6。 edge_filter 否 Object 路径中对边（关系）的过滤条件。 支持的算法（以下显示的均为算法实际调用时的名称）： filtered_shortest_path filtere

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算法公共参数 请求参数 表1 请求Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字，详见具体的各个算法。 parameters 否 Object 算法参数。详情请参考各算法参数描述。 output 否 Object 结果输出参数。具体请见表2。

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我的算法 操作步骤 登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 我的算法”。 在我的算法页面，可以根据算法名称搜索算法，也可以单击“”，根据供应商和计费模式筛选查找算法。 父主题： 算法管理

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约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。 相关参考 AI Gallery的资产集市中提供了常见的数据集和算法供用户使用，具体请参见数据集获取链接、算法获取链接。 文档中同时提供了最佳实践，方便用户端到端完成训练，具体请参见使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别、

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华为云MetaStudio数字人视觉驱动算法 表3 视觉驱动算法 算法项 描述 算法名称 华为云MetaStudio数字人视觉驱动算法 备案编号 网信算备520111252474601240053号 算法基本原理 数字人视觉驱动算法是指使用神经网络，将视频中的人脸表情和人体姿态，转换为表情基系数及数字人骨骼驱动数据的一种技术。

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TopicRank算法 概述 TopicRank算法12345热线多维度话题排序算法之一。 适用场景 适用于政务12345热线投诉话题排序。 参数说明 表1 TopicRank参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 节点的ID，支持多点输入，csv格式，逗号分割。

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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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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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资源等信息。 在模型介绍框中，输入模型的简要介绍等信息。 单击“确定”后，完成修改。 编辑设置 基本设置 单击右侧的“编辑”，在编辑框中输入资产的描述内容，包含但不局限于背景、简介、使用方法、约束条件等。 编辑完成之后单击“确定”。 关联资产 在输入框中输入资产ID后，单击“关联

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发布免费算法 在AI Gallery中，您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时，算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况，这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功，则代码开放会失败。

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filtered_all_shortest_paths 具体格式请见 Filtered-query API中的表6。 edge_filter 否 Object 路径中对边（关系）的过滤条件。 支持的算法（以下显示的均为算法实际调用时的名称）： filtered_shortest_path filtere

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执行算法 功能介绍 根据输入参数，执行指定算法。 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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算法，您需要将AI Gallery的算法订阅至您的ModelArts中。 查找算法 为了获得匹配您业务的算法，您可以通过多个入口区查找算法。 在ModelArts控制台，“算法管理>我的订阅”中，单击“前往AI Gallery订阅更多算法”，可跳转至“AI Gallery”页面，查找相应的算法。

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搜索算法 贝叶斯优化(SMAC) TPE算法 模拟退火算法(Anneal) 父主题： 自动模型优化（AutoSearch）

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查询预置算法 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 1 2 3 4 5 from modelarts.session import Session from modelarts

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Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数

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检测算法中的难例图片判断 对检测结果进行判断。 接口调用 hard_sample_detection_filter(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 描述 inputs 是 list 检测框，例如[bbox1, bbox2, bbox3,...

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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”，在“系统日志”和“应用日志”下开启云端日志开关，并单击“保存”。 输出的日志可以在AOM中查看，具体操作请参见在AOM查看日志。

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发布算法工程服务 如果当前算法工程操作流处理效果比较好，可以得到比较优质的训练数据，可以将当前的算法工程发布成服务。支持复用此服务对其他数据进行相同的特征操作。 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面右上角的图标。 在弹出的“Publish”框内，设置服务名称“Service

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学习模型。 一站式开发平台使用指南 算法打包 将开发的代码和训练后的模型打包成算法包（RPM格式），以便发布到商城进行交易。 算法调试 将算法包安装到华为SDC上进行调试，验证算法的功能，从而确保发布到商城的算法的可用性。 父主题： 准备算法

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k跳算法（k_hop）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 k 是 Integer 跳数，取值范围[1,100]。 num_thread 否 Integer 并发线程数。范围为[1,40]，小于1会自动置为1，大于40则自动置为40。默认值为4。

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