tld跟踪算法 更多内容
  • 准备算法简介

    选择算法的实现方式 ModelArts提供如下方式实现模型训练。 使用订阅算法 ModelArts的AI Gallery,发布了较多官方算法,同时管理了其他开发者分享的算法,不需要进行代码开发,即可使用现成的算法进行模型构建。订阅操作请参考使用订阅算法。 使用预置框架 如果您需要使用

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 算法公共参数

    算法公共参数 请求参数 表1 请求Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字,详见具体的各个算法。 parameters 否 Object 算法参数。详情请参考各算法参数描述。 output 否 Object 结果输出参数。具体请见表2。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 执行算法

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 算法公共参数

    detection),具体格式请见filters元素格式。 支持的算法: filtered_n_paths 响应示例 根据输入参数,执行指定算法,查询算法结果(根据算法请求返回的job_id,调用查询job_id接口获取算法结果)。 状态码: 200 成功响应示例 { "data":

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 订阅免费算法

    据和模型,详细操作请参见准备工作。 订阅算法 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > 算法”,进入算法页面,该页面展示了所有共享的算法。 搜索业务所需的算法,请参见查找资产。 单击目标算法进入详情页面。 在详情页面您可以查看算法的“描述”、“交付、”“限制”、“版本”、“关联资产”和“评论”等信息。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 算法备案公示

    华为云MetaStudio分身数字人声音制作算法 表2 声音制作算法 算法项 描述 算法名称 华为云MetaStudio分身数字人声音制作算法 备案编号 网信算备520111252474601240079号 算法基本原理 分身数字人声音制作算法是指使用深度学习算法生成数字人声音模型,再使用该模

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 购买算法包并部署算法服务

    购买成功后,在“算法中心 > 算法服务包”中可看到该算法包已购买的路数,在“算法中心 > 我的算法服务”中可看到已购算法包包含的算法清单。 部署算法服务 进入“我的算法服务”,单击目标算法服务“操作”列的“部署”,进入“部署算法”页面。 参考表1填写相关参数。 表1 部署算法参数说明 参数名称

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询URL跟踪配置列表

    查询URL跟踪配置列表 功能介绍 查询已配置好的URL跟踪配置列表。 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 POST /v1/apm2/openapi/tr

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 通过项目概览跟踪项目工作项进展

    通过项目概览跟踪项目工作项进展 在项目进行中,可以通过项目概览来对项目下的工作项进展进行跟踪。 查看项目概览 项目概览中可按照两个维度对项目所有数据展示统计报表。 按发布:选择需要查看的发布和迭代版本。 按创建时间:选择需要查看的时间段,包括全部时间、最近7天、最近14天、最近30天、最近90天和自定义时间。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用统计报表跟踪Scrum项目进展

    使用统计报表跟踪Scrum项目进展 在项目进行中,可以通过统计报表来对项目下的工作项进展进行跟踪。 报表类型支持自定义报表、系统预置报表模板两大类,系统预置报表模板支持总览、工时、工作项分布、迭代、缺陷类型,您可以根据需要快速选择使用。 前提条件 已新建Scrum项目,并在项目中拥有报表的“新建报表”权限。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 通过项目概览跟踪项目工作项进展

    通过项目概览跟踪项目工作项进展 在项目进行中,可以通过项目概览来对项目下的工作项进展进行跟踪。 查看项目概览 项目概览中可按照两个维度对项目所有数据展示统计报表。 按发布:选择需要查看的发布和迭代版本。 按创建时间:选择需要查看的时间段,包括全部时间、最近7天、最近14天、最近30天、最近90天和自定义时间。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何查看算法日志

    如何查看算法日志 登录IEF管理控制台。 选择左侧导航栏的“边缘资源 > 边缘节点”,进入边缘节点列表页面。 单击某个边缘节点的名称,进入边缘节点详情页面。 在“配置”页签下找到“日志配置”,单击“编辑”,在“系统日志”和“应用日志”下开启云端日志开关,并单击“保存”。 输出的日

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 停止算法部署

    停止算法部署 功能介绍 停止算法部署 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 部署算法服务

    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,部署状态一栏显示为“/”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 开发算法模型

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 算法文件说明

    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)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 执行算法(1.0.0)

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • personalrank算法(1.0.0)

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 执行DSL算法

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 算法API参数参考

    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)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 聚合算法优化

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了