算法介绍及参数说明 召回策略 过滤规则 排序策略-离线特征工程 排序策略-离线排序模型 在线服务 效果评估 父主题： 自定义场景

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高效数据压缩算法相关参数 pca_shared_buffers 参数说明：类似于shared_buffers，用于设置页面压缩块地址映射管理buffer的大小。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：最小值64K，最大值16G。 如果设置值小于64K，设置报错。

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KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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优化Flink Netty网络通信参数 操作场景 Flink通信主要依赖netty网络，所以在Flink应用执行过程中，netty的设置尤为重要，网络通信的好坏直接决定着数据交换的速度以及任务执行的效率。 操作步骤 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf.yaml

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优化Flink Netty网络通信参数 Flink通信介绍 Flink通信主要依赖netty网络，所以在Flink应用执行过程中，netty的设置尤为重要，网络通信的好坏直接决定着数据交换的速度以及任务执行的效率。 优化Flink Netty网络通信参数方法 以下配置均可在客户端的“conf/flink-conf

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约束与限制 独享型负载均衡支持使用后端监听器为QUIC协议。 独享型负载均衡器已经选择四层“网络型（TCP/UDP）”类型的规格。 添加后端为QUIC协议的UDP监听器 登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击图标，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“网络 > 弹性负载均衡”。 在“

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5-r0、v1.28.3-r0及以上版本集群支持。 负载均衡配置：您可以单击负载均衡配置的“编辑”图标配置ELB实例的参数，在弹出窗口中配置ELB实例的参数。 分配策略：可选择加权轮询算法、加权最少连接或源IP算法。 加权轮询算法：根据后端 服务器 的权重，按顺序依次将请求分发给不同的

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5-r0、v1.28.3-r0及以上版本集群支持。 负载均衡配置：您可以单击负载均衡配置的“编辑”图标配置ELB实例的参数，在弹出窗口中配置ELB实例的参数。 分配策略：可选择加权轮询算法、加权最少连接或源IP算法。 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的

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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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AutoSearchAlgoConfigParameter 参数 是否必选 参数类型 描述 key 否 String 参数键。 value 否 String 参数值。 type 否 String 参数种类。 响应参数 状态码： 201 表19 响应Body参数 参数 参数类型 描述 metadata metadata

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hm_id} 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。获取方法请参见获取项目ID和名称。 algorithm_id 是 String 算法ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以修改uuid为2e5451f

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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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分影响力将会被削弱 节点优选策略 优选节点的常用算法，通过模拟分配从各个维度为节点打分，找到最适合当前作业的节点。 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 nodeorder 开启和关闭插件：true/false 打分参数： nodeaffinity.weight：非负整数。

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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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发。 创建基于预置框架的算法时，用户需要配置算法代码中定义的输入输出参数。 输入配置 表2 输入配置 参数 参数说明 参数名称 根据实际代码中的输入数据参数定义此处的名称。此处设置的代码路径参数必须与算法代码中解析的训练输入数据参数保持一致，否则您的算法代码无法获取正确的输入数据。

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