训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“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。 图1 新建训练算法 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。

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算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题： 训练服务

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算法详情 基本详情 单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本。 图1 算法详情 任务配置 当创建任务配置时，如果关联了算法配置，则在算法详情页，会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息，在此模块还可进行以下操作。 图2 任务配置 表1 任务配置相关操作

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算法发布 上传算法 商品发布 父主题： 发布算法

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算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题： PERF05 性能优化

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购买算法 登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 我的算法”，前往好望商城购买算法，同时商城也提供了一些免费算法，单击“免费获取算法”体验。 购买算法后前往“算法管理页面”安装算法。 父主题： 算法管理

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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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ingular（不支持）。 values 否 Array of strings 资源约束键对应值。 operator 否 String 键与值关系，当前只支持in。例如flavor_type in [CPU,GPU]。 表13 AlgorithmAdvancedConfig 参数

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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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图6 在线编辑算法 新增文件夹：选中文件夹并单击，用户将新建一个该文件夹的子文件夹。选中工程文件并单击，将会新建一个新的文件夹，与用户已有的文件夹同级。 新增文件：单击，或鼠标放置在文件夹目录上，单击“新增文件”。 修改文件：单击，用户可对文件名称进行修改。 删除文件：单击，用户可删除文件。

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确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 进入算法创建页面。 登录ModelArts管理控制台，单击左侧菜单栏的“资产管理 > 算法管理”。 在“我的算法”管理页面，单击“创建”，进入“创建算法”页面。填写算法的基本信息，包含“名称”和“描述”。 设置算法启动方式，有以下三种方式可以选择。

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caution：小心前行 connectsTo 否 Array of UploadMapConnection objects 参数说明：车道与下游路段车道的连接关系列表。 speedLimits 否 Array of UploadMapSpeedLimit objects 参数说明：限速列表，最大9个。

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应用程序开发教程 开发规范 获取驱动包 基于JDBC开发 基于ODBC开发 基于libpq开发 基于Psycopg开发 基于ecpg开发 基于Go驱动开发 兼容性参考 调试

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应用程序开发教程 GaussDB 应用程序开发教程概述 开发规范 获取驱动包 基于JDBC开发 基于ODBC开发 基于libpq开发 基于Psycopg开发 基于Go驱动开发 基于ecpg开发 兼容性参考 附录

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应用程序开发教程 GaussDB应用程序开发教程概述 开发规范 驱动包获取 基于JDBC开发 基于ODBC开发 基于libpq开发 基于Psycopg开发 基于Go驱动开发 附录

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应用程序开发教程 开发规范 获取驱动包 基于JDBC开发 基于ODBC开发 基于libpq开发 基于Psycopg开发 基于ecpg开发 基于Go驱动开发 调试

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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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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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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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删除数据库中的数据。应用程序通过ODBC提供的API与数据库进行交互，增强了应用程序的可移植性、扩展性和可维护性。 ODBC的架构包括三个主要组件：应用程序、ODBC驱动管理程序和ODBC驱动程序。应用程序使用ODBC API与ODBC驱动管理程序通信，而ODBC驱动管理程序负责

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