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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算法服务 方形件-电子锯 异形件-服装切割 数学规划求解器 父主题： API

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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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String 执行算法任务ID。请求失败时，该字段为空。 说明： 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考Job管理API。 响应示例 状态码： 200 响应成功示例 Http Status Code: 200 { "jobId": "4448c9fb-0b1

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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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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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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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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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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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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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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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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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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9 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10 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

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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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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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