新增用例评论 功能介绍 新增用例评论 URI POST /GT3KServer/v4/{project_id}/testcases/{testcase_id}/comments 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释: 项目id，对应"需求管理

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查询用例评论 功能介绍 查询用例评论 URI GET /GT3KServer/v4/{project_id}/testcases/{testcase_id}/comments 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释: 项目id，对应"需求管理

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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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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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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。

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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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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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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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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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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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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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Impala用开发建议 Coordinator和Executor分离部署，Coordinator根据集群规模部署2-5个 Coordinator承担缓存元数据，解析SQL执行计划，和响应客户端请求的功能主要使用jvm内存，而Executor承担数据读写，算子计算等功能，主要使用o

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、获取测试用例详情、批量执行用例接口、批量更新测试用例结果，涉及接口如下： 创建自定义测试服务类型用例：新建用例进行测试。 更新自定义测试服务类型用例：修改用例信息。 批量删除自定义测试服务类型用例：可同时删除多个用例。 获取测试用例详情：单个查询用例详情。 批量执行测试用例：同时执行多个测试用例。

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成路由计算（大小写敏感）。 例如：MOD_HASH('8')等价于8%D（D是分库数目/分表数）。 算法计算方式 方式一：拆分键是整型 表1 拆分键是整型时的计算方式 条件 算法 举例 分库拆分键 ≠ 分表拆分键 分库路由结果 = 分库拆分键值 % 分库数 分表路由结果 = 分表拆分键值

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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账号登录实例Web控制台。 在左侧导航栏中，选择“数据加密

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PageRank算法 概述 PageRank算法又称网页排名算法，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个Pag

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图1 设置算法参数 对于用source（节点ID） 和target参数进行查询的算法，例如personalrank算法，k跳算法，最短路径算法等，支持按照属性查询点。当前该功能只支持图规格为内存版的图使用。 图2 查询点 单击运行算法分析，分析结束后您可以查询结果。 在图引擎编

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算法API参数参考 算法公共参数 pagerank算法(1.0.0) personalrank算法(1.0.0) k核算法（kcore）(1.0.0) k跳算法（k_hop）(1.0.0) 共同邻居（common_neighbors）(1.0.0) 点集共同邻居(common_n

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k核算法（kcore） 功能介绍 根据输入参数，执行K核算法。 K核算法是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的体现了节点的传播能力。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm

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算法API参数参考 算法公共参数 最短路径（shortest_path） 点集最短路（shortest_path_of_vertex_sets） 点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets) 父主题： 原生算法API

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