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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入输出等数据配置在训练容器中的路径。 查看算法详情 创建完成的算法，在ModelArts Standard控制台，在“资产管理 > 算法管理 > 我的算法”页面，单击算法名称进入详情页，查看算法信息。 发布算法 发布算法：创建完成的算法，支持发布到AI Gallery，并分享给其他用户使用。

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算法管理 算法创建 算法详情 父主题： 仿真服务

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训练算法 平台支持算法创建。用户可通过上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建，创建的算法可用于训练任务中。 添加算法 添加算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法基本信息。

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算法参考 算法一览表 PageRank算法 PersonalRank算法 k核算法（k-core） k跳算法（k-hop） 最短路径算法（Shortest Path） 全最短路算法（All Shortest Paths） 带一般过滤条件最短路径（Filtered Shortest

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GroundTruth结构，然后按照OSI标准推荐的存储格式，先按小端顺序存储4个字节，该4个字节表示下一帧GroundTruth总的字节数，然后继续4个字节，更下一帧GroundTruth的字节数，以此类推。 未使用datahub时，该仿真pb按照sim_osi.proto定义

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实现投票 使用说明 在实现会签章节中，通过将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”实现了会签功能，本节将介绍如何通过用户任务实现投票功能。 操作步骤 需要先将操作投票任务的用户加入到一个工作队列或公共组中。 参考如何进入经典开发环境中操作，进入经典版应用开发页面。 在

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实现过程 涉及接口 登录（login） 请求方法：PUT 请求的url：https://ip:port/agentgateway/resource/onlineagent/{agentid} 请参考签入 强制登录（forcelogin） 请求方法：PUT 请求的url：https

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转到实现 语言服务还支持通过按“Ctrl+Alt+B”跳转到符号的实现。对于接口，这显示了该接口的所有实现者，对于抽象方法，这显示了该方法的所有具体实现。 还可以通过Peek视图使用此功能，该视图显示在当前编辑器中，因此您不需要切换上下文。要在Peek视图中查看方法的实现，右键单

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API实现 创建后端

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实现示例 调用时请按照实际的cc-gateway地址修改样例： https://ip:port/agentgateway 其中，ip为CC-Gateway 服务器 地址，port为CC-Gateway服务器的HTTPS端口号。 WORKNO为座席工号，PASSWORD为座席密码，PHONENUMBER为座席软电话号码。

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下一个任务。 通过并行审批，可以快速的实现会签功能。可以将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”，在这种投票触发方式下，将需要所有被分配了当前任务的用户完成相应的任务后才能推动工作流流程，即实现了会签功能。 父主题： 深入了解用户任务

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。 对于rebuild方式实现Online是通过缓存DDL期间的DML，待DDL完成之后，将DML应用到表上来实现的。由于MDL写锁在拷贝数据期间降为MDL读锁，DML操作在DDL执行期间几乎不会被阻塞。 Inplace算法使用限制 Inplace算法支持大部分DDL操作，只有少数场景下只能利用Copy算法。

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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":

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执行算法 功能介绍 根据输入参数，执行指定算法。 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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发布免费算法 在AI Gallery中，您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时，算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况，这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功，则代码开放会失败。

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Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数

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s：表示short对齐（在大多数机器上是2字节）。 i：表示int对齐（在大多数机器上是4字节）。 d：表示double对齐（在大多数机器上是8字节，但不一定是全部）。 须知： 对于在系统表里使用的类型，在pg_type里定义的尺寸和对齐必须和编译器在一个表示表的一行的结构里的布局一样。

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园区智能体服务支持按算法包购买，您可以根据业务需求选择购买使用不同的算法包。具体的算法包说明请参见算法包介绍。登录视频分析服务管理控制台，在页面左侧导航栏中选择服务 > 园区智能体，进入视觉能力包列表。根据业务需求，单击待购买算法包右侧操作栏中的购买，进入“购买算法包”页面。根据业务需求，选择购买时长和视频路数，单击立即购买，进入订单确认

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算法公共参数 target_roi（目标区域） 本参数为目标区域参数，通过JSON格式来表示多个线或多边形以及相关属性。这些线、多边形的具体使用含义由各个服务功能来决定。 target_roi参数结构说明 参数 是否必选 类型 说明 lines 否 List<Object> 线的集合。

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