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关联路径算法（n-Paths） 概述 关联路径算法（n-Paths）用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 适用场景 关联路径算法（n-Paths）适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 关联路径算法（n-Paths）参数说明 参数 是否必选 说明 类型

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修改负载均衡算法 防护网站配置了一个或多个源站地址时，WAF支持配置多源站间的负载均衡算法，WAF支持的算法如下： 源IP Hash：将某个IP的请求定向到同一个 服务器 。 加权轮询：所有请求将按权重轮流分配给源站服务器，权重越大，回源到该源站的几率越高。 Session Hash

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n_paths算法（n_paths） 功能介绍 根据输入参数，执行n_paths算法。 n_paths算法用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数

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通过代码缓存方式实现构建加速 代码缓存是指通过一致性HASH、分布式文件存储、增量更新等技术，通过构建时代码下载效率的提升，从而实现构建加速。 仅代码化构建可使用代码缓存构建加速。 构建缓存只提供文件缓存的上传和下载检出功能，支持用户自定义脚本更新。 该功能目前仅支持“华北-北京四”区域、代码源为CodeArts

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LoadBalancer 登录ELB控制台，进入对应的ELB实例，查看监听器下的后端服务器组中，会话保持配置是否开启。 图1 开启会话保持 在 CCE Turbo 集群中开启四层会话保持 在CCE Turbo集群中，Service开启基于源IP的会话保持与ELB类型相关。 使用独享型ELB时，ELB可以直通

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IDE中构建Python环境 编辑Python源代码 在CodeArts IDE中浏览代码 搜索代码 代码校验 在CodeArts IDE中测试Python代码 调试 启动配置 安装Python 新建Python项目 使用代码提示 浏览代码 运行代码 调试代码 安装依赖 测试代码 父主题： Python

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请参见IPVS简介。 吞吐量 较小 较大 复杂度 O(n) ，其中n随集群中服务和后端Pod的数量同步增长 O(1)，多数情况下IPVS的连接处理效率和集群规模无关 负载均衡算法 随机平等的选择算法 包含多种不同的负载均衡算法，例如轮询、最短期望延迟、最少连接以及各种哈希方法等 ClusterIP连通性

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jedis) { String lua = "local n = tonumber(ARGV[1])\n" + "if not n or n == 0 then\n" + "return 0\n" + "end\n" + "local vals = redis

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关联路径（n_paths）(1.1.2) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入路径的起点ID。 String - - target 是 输入路径的终点ID。 String - - directed 否 是否考虑边的方向。

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testPathsSample 带过滤全对最短路径 TopicrankSample topicrank算法 FilteredNPathsSample 带过滤的n_paths算法 父主题： 样例参考

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Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 步骤1：准备训练数据

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页面将自动跳转至ModelArts的“算法管理>我的订阅”中同步对应的算法。 图3 前往控制台 图4 选择云服务区域 在ModelArts管理控制台的算法管理页面，算法将自动同步至ModelArts中。 步骤3：使用订阅算法创建训练作业 算法订阅成功后，算法将呈现在“算法管理>我的订阅”中，您可

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IP算法、连接ID算法。 加权轮询算法 加权最少连接 源IP算法 连接ID算法 图1展示弹性负载均衡器使用加权轮询算法的流量分发流程。假设可用区内有2台权重相同的后端服务器，负载均衡器节点会将50%的客户端流量分发到其可用区中的每一台后端服务器。 图1 加权轮询算法流量分发 表2

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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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带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths） 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1

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带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths）(2.2.22) 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 算法名称：带过滤的n_paths

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请求的流量分发与负载均衡器所绑定的监听器配置的转发策略和后端服务器组配置的分配策略类型相关。 分配策略类型 独享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法、连接ID算法。 共享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法 加权最少连接 源IP算法 连接ID算法

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