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

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单击单个漫游事件前面的，可以查看此次漫游出详情、漫游入详情和漫游过程途径AP信息。 功能约束说明 仅支持云AC+FitAP组网，设备版本需R21C10及以上。 父主题： 智能调优

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模拟退火算法(Anneal) 模拟退火算法即Anneal算法，是随机搜索中一个简单但有效的变体，它利用了响应曲面中的平滑度。退火速率不自适应。Anneal算法从先前采样的一个试验点作为起点，然后从与先验分布相似的分布中采样每组超参数，但其密度更集中在选择的试验点周围。随着时间推移

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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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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

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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“/”。

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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）

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响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId": "4448c9fb-0b16-4a78-8d89-2a137c53454a001679122", "jobType": 1 } 状态码：4200 失败响应示例 Http Status

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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

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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

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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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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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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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上传算法至SFS 下载Swin-Transformer代码。 git clone --recursive https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 修改lr_scheduler.py文件，把第27行：t_mul=1. 注释掉。

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nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点，对梯度的一阶矩估计（First Moment Est

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: "KeyPair-3c5d", "public_key" : "ssh-rsa AAAAB3NzaC1yc2EAAAADAQABAAABAQCmXY7YzR4A8PFU6xHn2EHyqQOClpX6E1RU+eWNXZ2MJzQz8g/uH0C5JCozraM3WzIS

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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 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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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_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) 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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