sunday算法 更多内容
  • 拆分算法概述

    拆分算法概述 支持的拆分算法概览 DDM是一个支持既分库又分表的数据库服务,目前DDM分库函数与分表函数的支持情况如下: 表1 拆分算法概览表 拆分函数 描述 能否用于分库 能否用于分表 MOD_HASH 简单取模 是 是 MOD_HASH_CI 简单取模(大小写不敏感) 是 是

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  • 加密算法

    加密算法 在安全领域,利用加密算法保证数据的保密性和完整性,防止数据被窃取或泄露。 在“安全”下拉菜单选择数据密盾>加密算法,单击右上角的“编辑”,可选择国际加密算法或中国国密算法。 父主题: 数据密盾

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  • 查询预置算法

    查询预置算法 功能介绍 查看预置模型的详情。 URI GET /v1/{project_id}/built-in-algorithms 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。

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  • 管理脱敏算法

    界面为准。 测试算法:在脱敏算法页面,单击对应算法操作栏中的“测试”,即可测试该算法。 建议您在使用算法之前,使用算法测试功能,以保证自己选择了合适的算法。 不同算法是否支持测试因实际算法不同有所差异,请以操作界面为准。 删除算法:在脱敏算法页面,单击对应算法操作栏中的“删除”,

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  • 创建用于警报和作业的操作员

    me= saturday_pager_end_time, @sunday_pager_start_time= sunday_pager_start_time, @sunday_pager_end_time= sunday_pager_end_time, @pager_days= pager_days

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  • 如何查看算法日志

    输出的日志可以在AOM中查看,具体操作请参见在AOM查看日志。 系统日志:边缘节点上IEF软件运行产生的日志。 应用日志:边缘节点上部署的应用产生的日志,例如:算法作业运行产生的日志。 图1 打开系统日志开关 图2 打开应用日志开关

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  • 发布算法工程服务

    发布算法工程服务 如果当前算法工程操作流处理效果比较好,可以得到比较优质的训练数据,可以将当前的算法工程发布成服务。支持复用此服务对其他数据进行相同的特征操作。 在JupyterLab环境编辑界面,单击界面右上角的图标。 在弹出的“Publish”框内,设置服务名称“Service

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  • 准备SDC算法

    学习模型。 一站式开发平台使用指南 算法打包 将开发的代码和训练后的模型打包成算法包(RPM格式),以便发布到商城进行交易。 算法调试 将算法包安装到华为SDC上进行调试,验证算法的功能,从而确保发布到商城的算法的可用性。 父主题: 准备算法

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  • k跳算法(k

    k跳算法(k_hop)(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 k 是 Integer 跳数,取值范围[1,100]。 num_thread 否 Integer 并发线程数。范围为[1,40],小于1会自动置为1,大于40则自动置为40。默认值为4。

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  • Louvain算法(1.0.0)

    Louvain算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1,不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。 Integer 1~2000。

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  • k跳算法(k

    k跳算法(k_hop) 功能介绍 根据输入参数,执行k跳算法。 k跳算法从起点出发,通过宽度优先搜索(BFS),找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project

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  • pagerank算法

    pagerank算法 功能介绍 根据输入参数,执行PageRank算法。 PageRank算法又称网页排名算法,是一种由搜索引擎根据网页(节点)之间相互的超链接进行计算的技术,用来体现网页(节点)的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到,说明这个网页比较重要,也就是其PageRank值会相对较高。

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  • 标签传播算法(label

    标签传播算法(label_propagation) 功能介绍 根据输入参数,执行label_propagation算法。 标签传播算法(Label Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系

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  • HyG算法结果转存

    HyG算法结果转存 功能介绍 用于将算法(jobId)的执行结果转存到OBS,供用户查看全量结果。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/jobs/{job_id}/export-result 表1 路径参数 参数 是否必选

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  • SDC算法管理

    登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 算法管理 > SDC算法管理”,勾选需要配置的摄像机。 单击“启用”,打开启用算法弹窗,如图4所示。 图4 启用算法 勾选需要启用的算法,单击“启用”。 停用算法 登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 算法管理 > SDC算法管理”,勾选需要配置的摄像机。

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  • 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

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  • 边缘算法和云上算法的区别

    边缘算法和云上算法的区别 边缘算法表示算法模型下发到边缘节点的客户设备中,在客户设备中执行算法分析任务,视频流数据不需要提供到华为云上。 云上算法表示视频流数据需要上传到华为云,在华为云上进行算法分析。 表1 边缘算法与云上算法的差异点 算法分类 算法功能 算法在哪里运行 视频数据传到哪里

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  • 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

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  • 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

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  • 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)

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  • 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

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