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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二进制式下载 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 以下代码展示了如何进行二进制式下载： // 创建ObsClient实例 var obsClient = new ObsClient({

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造成该差异的因素有以下几类： 硬件厂商对于存储容量的计算方式和操作系统不同。硬件厂商在生产硬盘时采用十进制来计算容量，1GB=1000*1000*1000字节，而操作系统中以二进制计算容量，1GB=1024*1024*1024字节。 系统盘上的隐藏分区。如操作系统的引导分区、系统备份和还原分区等。

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CHAR属性的长度，或VARCHAR和character varying属性的最大长度。 precision numeric 数字或DECIMAL属性的十进制精度，或FLOAT属性的二进制精度。 scale numeric numeric或DECIMAL属性的小数位。 character_set_name character

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bigint 计算二进制块的CRC 32值。 md5(binary) → varbinary 计算二进制块的MD 5哈希值。 sha1(binary) → varbinary 计算二进制块的SHA 1哈希值。 sha2(string, integer) → string 安全散列算法2， 是

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bigint 计算二进制块的CRC 32值。 md5(binary) → varbinary 计算二进制块的MD 5哈希值。 sha1(binary) → varbinary 计算二进制块的SHA 1哈希值。 sha2(string, integer) → string 安全散列算法2， 是

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二进制数据类型 表1 二进制数据类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 BINARY[(M)] 不支持 - VARBINARY(M) 不支持 - TINYBLOB 支持，存在差异 取值范围： GaussDB 中该类型由BYTEA类型映射得来，长度不能超过1GB，超过长度限

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二进制数据类型 表1 二进制数据类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 BINARY[(M)] 不支持 - VARBINARY(M) 不支持 - TINYBLOB 支持，存在差异 取值范围：GaussDB中该类型由BYTEA类型映射得来，长度不能超过1GB，超过长度限

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402E+38，6位十进制数字精度。 DOUBLE PRECISION, FLOAT8 双精度浮点数，不精准。 8字节。 -1.79E+308~+1.79E+308，15位十进制数字精度。 FLOAT[(p)] 浮点数，不精准。精度p取值范围为[1,53]。 说明： p为精度，表示二进制总位数。

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CHAR属性的长度，或VARCHAR和character varying属性的最大长度。 precision numeric 数字或DECIMAL属性的十进制精度，或FLOAT属性的二进制精度。 scale numeric NUMERIC或DECIMAL属性的小数位。 character_set_name character

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如何查看算法日志 登录IEF管理控制台。 选择左侧导航栏的“边缘资源 > 边缘节点”，进入边缘节点列表页面。 单击某个边缘节点的名称，进入边缘节点详情页面。 在“配置”页签下找到“日志配置”，单击“编辑”，在“系统日志”和“应用日志”下开启云端日志开关，并单击“保存”。 输出的日

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停止算法部署 功能介绍 停止算法部署 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/algorithm/{alg_id}/deploy/stop 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法参见获取项目ID和名称

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部署算法服务 查看算法服务清单 购买算法服务包后，可在“算法中心 > 算法服务”中查看当前可以使用的算法服务清单。 算法服务按场景和来源可分为华为自研云上算法、华为自研边缘算法、非华为自研云上算法和非华为自研边缘算法。其中华为自研云上算法购买后可直接用于视频分析作业，无需手动部署。

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算法文件说明 用户可将本地算法文件包上传到Octopus平台，算法文件包需要满足一定要求，请详细阅读本节，有助于用户快速完成算法开发。 算法文件基本要求 算法文件目录结构可参考如下，需要包括启动文件“xxx.py”（启动文件名可自定义），以及一些必要的训练文件。 启动文件（必选）

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聚合算法优化 操作场景 在Spark SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动

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ModelArts自动学习功能训练生成的模型，暂时不支持用于HiLens平台。 线下开发 线下开发指您在本地使用自己熟悉的算法模型开发工具，开发算法模型。 当前仅支持TensorFlow和Caffe引擎开发的算法模型，且您开发的模型需保存为“.pb”或“.caffemodel”格式。然后再使用导入（转换）模

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personalrank算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 节点的ID。 alpha 否 Double 权重系数(又称阻尼系数)，取值范围为（0,1），默认值为0.85。 convergence 否 Double

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String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求示例 执行指定算法，算法名字为pagerank，算法的权重系数为0.85，收敛精度为0.00001，最大迭代次数为1000，考虑边的方向。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1

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执行DSL算法 功能介绍 提供灵活，可控的DSL帮助用户低成本设计并运行算法。DSL算法详细介绍请参考DSL语法介绍。 URI URI 格式 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=algorithm-query

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