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

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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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String 算法来源类型。 api_version 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

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我的算法 操作步骤 登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 我的算法”。 在我的算法页面，可以根据算法名称搜索算法，也可以单击“”，根据供应商和计费模式筛选查找算法。 父主题： 算法管理

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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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创建Next.js项目 本案例以Next.js框架的默认demo为例演示部署过程，需要在Linux环境中创建一个全新的Next.js项目，本案例采用本地运行Docker node:18.15.0镜像的方式，同样适用于其他Linux系统。关于Docker镜像和Linux操作系统的使用并非本案例主要内容，不做过多赘述。

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使用Node.js应用镜像运行Node.js程序 应用场景 Node.js是一个开源的项目管理软件，功能包括项目管理、Wiki、新闻台等功能，集成版本管理系统 GIT、SVN、CVS 等工具。Node.js应用镜像基于Ubuntu 22.04操作系统，采用Docker部署，已预装Node

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监控Node.js应用 快速接入Agent 手动接入Agent 父主题： 接入中心

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Node.js SDK 本章节介绍新版Node.js SDK，您可以参考本章节进行快速集成开发。 准备工作 注册华为账号 并开通华为云，并完成实名认证，账号不能处于欠费或冻结状态。 已具备开发环境，支持Node 10.16.1 及其以上版本。 登录“我的凭证 > 访问秘钥”页面，获取Access

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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查看加密算法 初始化密钥后，系统会根据密钥生成对应的加密算法，用户可以在算法查看页面查看系统支持的加密算法。 前提条件 确保已初始化密钥，具体初始化密钥操作，请参见初始化密钥章节。 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录数据库加密与访问控制实例。 在左侧导航栏中，选择“数据加密

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停止算法部署 功能介绍 停止算法部署 调用方法 请参见如何调用API。 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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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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