展是否已完成引导启动，且扩展注册的请求头必须包含本扩展启动的httpServer的地址和端口。例如，请求头的格式为： headers = { 'Content-type': 'application/json', 'FunctionGraph-Extension-Name': "extensionDemo

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和高可用六大功能。您可通过几步简单的配置，在几分钟内获得更高性能、更具扩展性的生产数据库，同时保证数据库环境的数据完整性和业务持续可用性。 测试环境 区域：华北-北京一。 可用分区：可用区1。 弹性云服务器 （Elastic Cloud Server，简称E CS ）：规格选择通用计算型c3

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设置证书名称，使用文本工具打开获取的证书文件和私钥文件，并将对应的内容复制到对应的“证书内容”和“私钥内容”框中。不同机构颁布的证书，存在如下差异： 若证书是Root CA机构颁发的，则证书是一份完整的证书，复制该证书内容即可。 图2 HTTPS证书 若证书是中级CA机构颁发的，则证书文件会包含

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WienerChainNode WienerChainNode对象。 获取交易ID 交易ID作为交易的标识，是交易哈希的十六进制字符串形式。以下获得交易ID的方法是通过计算交易哈希，然后转化为十六进制字符串获得的。 调用方法 public String getTxId(Transaction tx) 参数说明

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单击“进入商城”，或者单击“热门算法榜”下方的“更多算法”，进入算法列表页面。 选择“商品类型”为“智能算法”，根据算法分类、算法场景等查找符合要求的算法，或输入关键字搜索符合要求的算法。 针对SDC算法，您可以单击筛选项下方的“输入款型搜索算法”，通过输入款型检索所需的算法。 其中商品分类包含如下:

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场景视频：为用户提供该款摄像机提前录好的各场景视频片段，适宜调试摄像机在各具体场景下表现的调试者。 进行在线调试操作。 通过实况画面进行调试。 在调试页面，单击“打开摄像机画面”的链接，打开实况画面，可查看摄像机的实时视频画面。 单击左侧的“导入新RPM包”，选择需要上传的RPM算法包，可导入新的算法包。 选

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准备算法 准备需要发布的算法，完成算法的开发与调测。 准备SDC算法 准备IVS1800算法 准备IVS3800算法 准备ITS800算法 父主题： 发布准备

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购买算法 购买须知 购买流程 购买与安装 发票申请 父主题： 买家指南

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算法中心 部署算法 停止算法部署 获取服务详情 我的算法服务列表 父主题： 平台API

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name String 算法名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 description String 对算法的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 workspace_id String 指定算法所处的工作空间，默认值为“0”。“0”

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String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 algorithm_id 是 String 算法ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以修改uuid为2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7的算法为例。 DELETE htt

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算法中心 智能视频分析服务支持使用者查看算法服务包列表，购买商用算法包，购买后可查看、部署算法包中的算法服务。 购买算法包 部署算法服务

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建议使用默认配置，如果业务有特殊的述求，可以根据业务实际场景调整各权重值。 增大策略对应的权重值，可以使该策略在节点打分时发挥更大的影响力。 NodeOrder和Binpack对某个节点的给出的基础分值，并根据对应的权重值进行倍数放大，调整插件中某个策略的权重值后，该策略对于节点打分的整体影响力增加

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算法详情。 算法列表相关操作 表1 算法列表相关操作 任务 操作步骤 搜索算法 在搜索框中输入关键字搜索相关算法。支持通过算法名称和算法ID搜索。 查看算法详情 单击算法名称，即可查看算法详情页。 编辑算法 单击操作栏的“编辑”，即可编辑算法信息。 删除算法 单击操作栏的“删除”，即可删除算法信息。

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准备算法 准备算法简介 使用订阅算法 使用预置框架（自定义脚本） 使用 自定义镜像 查看算法详情 查找算法 删除算法

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根据实际代码中的输入数据参数定义此处的名称。此处设置的代码路径参数必须与算法代码中解析的训练输入数据参数保持一致，否则您的算法代码无法获取正确的输入数据。 例如，算法代码中使用argparse解析的data_url作为输入数据的参数，那么创建算法时就需要配置输入数据的参数名称为“data_url”。

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根据拆分键，按照算法元数据的规则将数据行存储到相应的分片上。 建表时要设定元数据，假如逻辑库分8个分片，则元数据可以设定的范围为：1-2=0，3-4=1，5-6=2，7-8=3，9-10=4，11-12=5，13-14=6，default=7。根据拆分键的值在某个范围路由到对应的分片上。

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FM算法 概述 FM主要是解决稀疏数据下的特征组合问题，并且其预测的复杂度是线性的，对于连续和离散特征有较好的通用性。 公式为： 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

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算法管理 SDC算法管理 IVS1800算法管理 任务管理 我的算法

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下载的证书JKS和CRT有什么区别？ 使用Java语言连接实例时，需要用JKS格式的证书。使用Python语言连接实例时，需要用CRT格式的证书。 父主题： 连接问题

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枚举、合法值和参考对象的区别是什么？ 表1 枚举、合法值和参考对象的区别 类型 描述 适用场景 枚举 将变量的值一一列出，而变量的值只限于列举出来的值的范围内。 适用于几乎没有变化的通用属性。 例如，枚举类型为性别，其枚举值为男和女。 合法值 使用具体变量的值校验自定义数据的合法规则

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