如果实现该协议方法，则会中调用分享功能，会回调到该方法。窗口的位置以及界面的显示隐藏都有SDK内部控制。 示例代码 - (NSView *)socialShareView:(HWMSDKMeetingInfoModel *)meetingInfo { if (!self.socialView)

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社交媒体运营 对接社交媒体（Facebook帖子、X (Twitter)推文、YouTube视频），进行社交媒体运营。 运营企业账号 处理多媒体消息 处理企业账号消息 父主题： 租户管理员指南

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社交账号 社交账号登录绑定手机号 社交账号注册并绑定手机号 获取用户已绑定的社交账号列表 社交账号解绑 父主题： 用户类接口

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isAnonymous BOOL 是否匿名入会 controller UIViewController * 当前的vc，接入方可以在当前controller上弹出自己的定制分享页面 表2 HWMConfDetail 说明 参数 类型 描述 confId NSString * 会议id。

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设置。请保持微信公众平台配置的认证链接中携带的Token值与平台URL对接密钥值一致。 若商家拥有多个公众号，此处可创建多个公众号。用户不论关注哪个公众号都能获取认证上网链接的需求。使用多公众号场景时，需要以每个公众号登录微信公众平台并完成公众平台中的配置。 认证链接加密 缺省开启。如需加强认证安全性，建议开启。

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个人社交认证源 微信认证登录 支付宝认证登录 微博认证登录 QQ认证登录 父主题： 集成认证源

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eader参数中需要指定对应租户的tenant_id，并将X-client-id换成ISV应用模板的client_id。 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String 系统自动生成的id，可通过查询用户绑定的社交账号列表接口获取。 响应参数 状态码：

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企业社交认证源 钉钉认证登录 WeLink 认证登录 企业微信认证登录 飞书认证登录 泛微eteams认证登录 父主题： 集成认证源

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第三方认证源账号认证后，会在OrgID中生成新的成员用户或者匹配到已存在的用户。 第三方账号默认为来宾身份，不可更改其角色。 配置组织社交认证源 登录管理中心。 选择左侧导航栏的“认证管理 > 认证源管理”。 在组织社交认证源中，单击Welink右侧的“配置”。 进入“添加welink认证源”界面，配置相关参数，参数说明如表1所示。

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计算 弹性云服务器 E CS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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、安全升级、资源运行情况监控等，用户只需要按照FunctionGraph支持的编程语言提供程序包，上传即可运行。 父主题： 通用问题

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企业上云网络规划设计服务 工作说明书 计费说明 父主题： 咨询与规划

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获取用户已绑定的社交账号列表 功能介绍 获取用户已绑定的社交账号列表。 URI GET /api/v2/sdk/social 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-operating-sys-version 是 String 调用方操作系统版本，例如：Android

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“虚拟私有云（VPC）”连接的传播路由=“云防火墙（CFW）”连接的传播路由 ＞ “虚拟网关（VGW）”连接的传播路由 = “全域接入网关（DGW）”连接的传播路由 ＞“VPN网关（VPN）”连接的传播路由＞“企业连接网（ECN）”连接的传播路由 > “对等连接（Peering）”连接的传播路由

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要指定对应租户的tenant_id，并将X-client-id换成ISV应用模板的client_id。 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 mobile 是 String 接收验证码的手机号。 verify_code 是 String 接收到的验证码。 响应参数

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紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness Centrality”越大，其在所在图中的位置越靠近中心。 适用场景 紧密中心度算法（Closeness

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基本概念 点 图数据模型中的点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边 图数据模型中的边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache

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点个性化地计算网络节点的相关性和重要性（PersonalRank值越高，对source节点的相关性/重要性越高）。 k核算法（k-core） k-core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，较好的刻画了节点的传播能力。 k跳算法（k-hop）

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点个性化地计算网络节点的相关性和重要性（PersonalRank值越高，对source节点的相关性/重要性越高）。 k核算法（k-core） k-core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，较好的刻画了节点的传播能力。 k跳算法（k-hop）

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选择合适的计算资源 评估计算要求涉及评估工作负载的特定计算需求，包括实例类型、可伸缩性和容器化等因素。不同的计算服务具有不同的功能和特征，可能会影响工作负载的性能。选择最佳计算服务以确保工作负载高效运行。请考虑以下策略： 了解实例类型 不同的实例类型针对不同的工作负载进行优化，例

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包，赠送的请求次数也会叠加。如果您的包月资源包进行了升配，赠送的请求次数也会进行升级，剩余请求次数＝升配后的请求次数-原来已使用的请求次数。 除了服务端返回的状态码为5XX或403错误的请求外，其余的请求均会计入请求次数。 举例 示例一 以上传对象为例，对一个对象或者段的每一次操

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