PersonalRank算法 概述 PersonalRank算法又称Personalized PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户

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TopicRank算法 概述 TopicRank算法12345热线多维度话题排序算法之一。 适用场景 适用于政务12345热线投诉话题排序。 参数说明 表1 TopicRank参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 节点的ID，支持多点输入，csv格式，逗号分割。

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在输出结果页面左上角单击“聚类分析”后，系统开始进行分析，同时显示“聚类分析中”。 图5 聚类分析 待聚类分析完成后，单击“查看聚类结果”。进入聚类结果页。 图6 查看聚类结果 在聚类结果页面，可以查看每个聚类的分子数量等信息。 单击某个聚类的操作列的“查看详情”，即可进入聚类详情页面，聚类详情页支

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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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算法类问题 模型推理时，输出错误码17，是什么原因？ 技能SDK或者License如何使用和烧录？ 华为HiLens技能是否支持Android 平台或ARM平台上运行? 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 华为HiLens支持自行开发算子吗？

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HyG算法API 执行算法 算法API参数参考 算法结果TXT格式说明 执行DSL算法 DSL语法说明 父主题： 持久化版

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原生算法API 执行算法 算法API参数参考 父主题： 持久化版

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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 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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"imagenet，1000类图像分类", "model_dataset_format": "shape: [H>=32, W>=32, C>=1]; type: int8", "model_description_url": "https://github

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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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通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件、公众话题导向，进行话题发现、趋势发现等。多维度分析公众情绪、热点、趋势、传播途径等，及时全面的掌握话题动态。 内容推荐

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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 Estimation，即梯度的均值）和二阶矩估计（Second

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Redis接口是否支持keys命令的模糊查询 支持。 使用keys命令进行模糊查询时，可能导致OOM， 时延升高等现象，需要谨慎使用。您可以在业务测试时使用keys命令，生产环境下的业务禁止使用keys命令，建议您使用scan搭配match来进行模糊匹配。 关于scan的使用请参见scan相关知识。

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在输出结果页面左上角单击“聚类分析”后，系统开始进行分析，同时显示“聚类分析中”。 待聚类分析完成后，单击“查看聚类结果”。进入聚类结果页。 在聚类结果页面，可以查看每个聚类的分子数量等信息。 图15 查看聚类结果 单击某个聚类的操作列的“查看详情”，即可进入聚类详情页面，聚类详情页支持以卡

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知的类标号（一般训练数据中不提供类标号）。聚类可以产生这种标号。对象根据最大化类内的相似性、最小化类间的相似性的原则进行聚类或分组。对象的聚类是这样形成的，使得在一个聚类中的对象具有很高的相似性，而与其他聚类中的对象很不相似。 父主题： AI开发基础知识

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0, 100]。 Y：Y偏移，阴影在垂直方向（Y轴）的偏移距离，取值范围[-100, 100]。 模糊：阴影的模糊程度。值为0时表示阴影边缘锐利，没有模糊。值越大，阴影的边缘就越模糊，从而产生更柔和的阴影效果。取值范围[0, 100]。 扩散：扩散半径，它允许阴影在原始尺寸基础上

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云监控服务 支持的聚合方法有以下五种： 平均值 聚合周期内指标数据的平均值。 最大值 聚合周期内指标数据的最大值。 最小值 聚合周期内指标数据的最小值。 求和值 聚合周期内指标数据的求和值。 方差 聚合周期内指标数据的方差。 聚合运算的过程是将一个聚合周期范围内的数据点根据相应的聚合算法聚合到周期起始边界

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0, 100]。 Y：Y偏移，阴影在垂直方向（Y轴）的偏移距离，取值范围[-100, 100]。 模糊：阴影的模糊程度。值为0时表示阴影边缘锐利，没有模糊。值越大，阴影的边缘就越模糊，从而产生更柔和的阴影效果。取值范围[0, 100]。 扩散：扩散半径，它允许阴影在原始尺寸基础上

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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RMSProp两种优化算法的优点，对梯度的一阶矩估计（First Moment Estimation，即梯度的均值）和二阶矩估计（Second

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