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API 执行算法(1.0.0) 算法API参数参考 父主题： 内存版

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算法API 最短路径（Shortest Path）(1.0.0) 点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets）(1.0.0) 标签传播（Label Propagation）(1.0.0) Louvain算法(1.0.0) 父主题： 业务面API

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人脸识别 失败怎么办？ 寻找光线柔和明亮的地方，避免在强光、反光、阴暗处打卡； 移除口罩、刘海、墨镜等遮挡物； 如频繁发生人脸识别失败，可尝试重新录入人脸照片。 父主题： 考勤

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开源Kafka输入流 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kaf

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开源Kafka输出流 功能描述 DLI 将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka服务

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HBase开源增强特性 HBase开源增强特性：HIndex HBase是一个Key-Value类型的分布式存储数据库。每张表的数据按照RowKey的字典顺序排序，因此，如果按照某个指定的RowKey去查询数据，或者指定某一个RowKey范围去扫描数据时，HBase可以快速定位到

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Kafka开源增强特性 Kafka开源增强特性 支持监控如下Topic级别的指标： Topic输入的字节流量 Topic输出的字节流量 Topic拒绝的字节流量 Topic每秒失败的fetch请求数 Topic每秒失败的Produce请求数 Topic每秒输入的消息条数 Topic每秒的fetch请求数

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个队列包含两种权限：提交应用程序权限和管理应用程序权限（比如终止任意应用程序）。 开源功能： 虽然目前YARN服务的用户层面上支持如下三种角色： 集群运维管理员 队列管理员 普通用户 但是当前开源YARN提供的WebUI/RestAPI/JavaAPI等接口上不会根据用户角色进行

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开源服务包规范 OSC服务规范同时支持当前业界使用较为广泛的两种开发服务规范：Helm服务规范和Operator-Framework服务规范。 OSC服务平台支持部署上述两种开源的服务包，但是如需同时使用OSC对外提供的运维和表单控件能力，则需要将部署包转换为符合OSC规范格式的

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开源知识库 开源知识库提供已治理的开源软件数据资产信息，包含元数据信息、漏洞信息、依赖信息等内容。 操作步骤 登录开源治理服务控制台。 在左侧导航栏，单击“开源知识库”。 单击“开源知识库”页面搜索框左侧，在下拉框中选择“软件”或“组件”，在搜索框中输入对应名称，支持模糊搜索，单

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开源Kafka输入流 功能描述 创建source流从Kafka获取数据，作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kaf

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能 Hive开源社区版本创建临时函数需要用户具备ADMIN权限。 MRS Hive提供配置开关，默认为创建临时函数需要ADMIN权限，与开源社区版本保持一致。 用户可修改配置开关，实现创建临时函数不需要ADMIN权限。 Hive开源增强特性：支持数据库授权 Hive开源社区版本只支

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Hue开源增强特性 Hue开源增强特性 存储策略定义。HDFS文件存储在多种等级的存储介质中，有不同的副本数。本特性可以手工设置HDFS目录的存储策略，或者根据HDSF文件最近访问时间和最近修改时间，自动调整文件存储策略、修改文件副本数、移动文件所在目录、自动删除文件，以便充分利用存储的性能和容量。

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开源模型怎么部署？ 开源模型的部署需要购买推理单元，具体操作如下： 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“资产中心”，选择“大模型”页签。 将鼠标光标移至待部署的开源模型卡片上，单击“部署”。 在“创建部署服务”页面，可以查看到需要几个推理单元，单击“购买推理单元资源”。 图1 创建部署服务

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在创建视觉服务的作业时，系统已经定义好了算法模板的结构和配置项，您需要根据实际需求输入具体的值。园区智能体服务提供了工具用于生成检测区域字符串，详细指导请参见如何生成检测区域字符串。过线人流量统计周期：统计设定时间周期内的人流量结果，单位为秒。取值范围为(0, 86400]，默认值为2s。区域人流量统计周期：统计当前时刻的区域人流量结果，

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管理算法 申请商用签名 查看/下架商品 修改/删除商品 升级商品版本 手动授权License 申请严选 父主题： 商品管理

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算法包介绍 本章节介绍目前园区智能体服务提供的视觉能力算法包和包含的算法服务。 边缘算法视觉能力包 边缘算法视觉能力包适用场景：算法模型下发到边缘节点的客户设备中，在客户设备中执行算法分析任务，视频流数据不需要提供到华为云上。 当前提供的边缘算法视觉能力包有边缘交通智能分析算法包

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付页面完成付款，付款成功后即完成套餐包的购买。 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 > 算法服务”中可看到已购算法包包含的算法清单。 父主题： 使用云上入侵检测算法

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