服务分布 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 ser-gateway 10.190.x.x 10.190.x.x /app/appdeploy/portal/ser-gateway 8003 Ser-portal /app/appdeploy/portal/ser-portal

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重分布 集群重分布是集群扩容后的一项重要且耗时的任务，集群扩容前业务数据都集中分布在老节点上，扩容之后会新增空的可用节点，此时将老节点的数据均匀分布到新扩容节点的过程称为数据“重分布”，数据“重分布”后将大大提升业务响应速率。 默认情况下，在扩容之后将自动调起重分布任务，为了增强

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服务分布 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 Sf3d 10.190.x.x 10.190.x.x 10.190.x.x /app/apache-tomcat-9.0.64_sf3d 8080 sfmap /app/appdeploy/sfmapTile_V6.0.SP2_arm

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接入CDN前您需要了解 在使用CDN加速之前，您可以通过阅读本章节内容，了解CDN的加速 域名 和源站相关信息、计费、安全防护及如何验证加速效果，帮助您快速开通和使用CDN。 域名和源站 您需要按照使用限制中关于域名准入条件、内容审核和域名的描述，准备好用于加速的域名，同时为加速域名准备好源站（业务服务器）。

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Runner 本小节介绍了基于算法开发套件进行算法的训练、测试和推理等阶段的相关参数。 其中，训练、测试支持单节点或多节点分布式运行，单节点分布式启动时只需给定local_size，即会在一个机器上启动多次算法脚本，从而实现单节点多进程；多节点分布式启动则需要在各个node上指定

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服务分布 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 cas uniform-auth 10.190.x.x 10.190.x.x /app/apache-tomcat-9.0.64_uniform_auth/ 8001 父主题： 二三维底板服务维护软件部署

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数据分布 数据分片 Doris表按两层结构进行数据划分，分别是分区和分桶。 每个分桶文件就是一个数据分片（Tablet），Tablet是数据划分的最小逻辑单元。每个Tablet包含若干数据行。各个Tablet之间的数据没有交集，并且在物理上是独立存储的。 一个Tablet只属于一

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调度需求的节点选出来，在打分阶段 kube-scheduler 会给每一个可调度节点进行优先级打分，最后kube-scheduler 会将 Pod 调度到得分最高的节点上，如果存在多个得分最高的节点，kube-scheduler 会从中随机选取一个。 打分优先级中节点调度均衡（B

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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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10 提高binpack插件的打分权重值后，该插件对于节点选择的影响力提高，nodeorder等插件对于节点的打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

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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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创建算法 针对您在本地或使用其他工具开发的算法，支持上传至ModelArts中统一管理。在创建自定义算法过程中，您需要关注以下内容： 前提条件 进入创建算法页面 设置算法基本信息 设置算法启动方式 输入输出管道设置 定义超参 支持的策略 添加训练约束 运行环境预览 后续操作 前提条件

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t=7。根据拆分键的值在某个范围路由到对应的分片上。 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 拆分键是整型 分库路由结果 = 根据分库拆分键值在设定的元数据的范围进行路由 分库 ：拆分值为3属于3-4=1，则路由到1分片 方式二：拆分键是日期类型

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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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