填写关联商品，添加配套的应用和采用本算法的解决方案。 添加用户案例信息。 选择适配摄像机的型号。 自动匹配：根据适用平台、算力、内存、Flash等关键规格匹配出所有符合要求的摄像机。 手动选择：在匹配出的所有符合要求的摄像机中手动选择需要的摄像机。 选择License 服务器 ，请根据实际情况选择。

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发布算法 发布流程 发布准备 算法发布 父主题： 商品发布

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算法API 边缘服务API 云上服务API 公共接口

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deploy_config 否 Object 服务启动参数，须按照模型的部署约束填写。类型为“Map<String, Object>”，可选填，默认为空。为确保您的数据安全，在环境变量中，请勿输入敏感信息，如明文密码 envs 否 Object 运行服务需要的环境变量键值对。类型为“Map<String,

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weekofyear(yyyy-MM-dd)=该日期是今年的第几周 说明： 关于一年中的第几周的定义请参见WEEKOFYEAR(date)。 weekofyear('2019-10-11')=41 day() day(yyyy-MM-dd)=该日期是月份的第几天 day('2019-10-11')=11

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2+[呼叫完成率]*0.2。可以选择插入算法方程式的变量： 满意度评分 人工质检得分 智能质检得分 工作时长 平均处理时长 总呼叫数 记录呼叫原因的通话数 智能实训得分 得分小数位数：最终绩效得分保留的小数个数，默认保留1位。 方程式校验：根据当前设定的算法方程式进行模拟测试。点击“开始校验”，根据用户选择的指标进行计算。

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动触发“任务管理”中关联的仿真任务。 镜像管理 单击“仿真服务 > 算法管理”，单击指定算法名称。 在算法详情页，单击“创建镜像”，输入镜像版本。 图3 创建镜像 单击“确认”，镜像列表可查看创建完成的镜像。 删除镜像。 单击指定镜像名称后“操作”栏内的“删除”。删除该镜像。删除后不可恢复，请谨慎操作。

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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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团队：租户内所有用户都可见。 配置算法参数。 需要指定Boot文件启动路径，填写启动命令参数。 图3 配置算法参数 Boot文件路径 选择算法文件中的启动文件路径，文件路径为在算法文件中的相对路径，一般为根目录下“xxx.py”。 参数列表 可以自定义boot文件的启动参数，需要在算法中定义。如下启动文件和参数列表，仅供参考：

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最大化时对应的超参作为下一组搜索值。 表1 TPE算法的参数说明 参数 说明 取值参考 num_samples 搜索尝试的超参组数 int，一般在10-20之间，值越大，搜索时间越长，效果越好 n_initial_points 采用TPE接近目标函数之前，对目标函数的随机评估数 int，一般不建议用户修改

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删除算法 删除我的算法 在“算法管理 > 我的算法”页面，“删除”运行结束的训练作业。您可以单击“操作”列的“删除”，在弹出的提示框中单击“确认”，删除对应的算法。 删除订阅算法 前往AI Gallery，在“我的资产 > 算法”中，单击我的订阅，对需要删除的算法单击“取消订阅”，在弹出的提示框中单击“确认”即可。

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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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承接分词结果，获取各个文档中的关键词。 原理 该算法基于TextRank，依据的PageRank算法思想，将滑动窗口内的共现词汇对儿当做相连接的节点构建网络，计算节点的价值（即单词的重要性）并排序，数值高的单词即为该文本的关键词。 TextRank公式如下，其中V_i、V_j为网络中的节点（即单词

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物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。

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查询数据处理的算法类别 功能介绍 查询数据处理的算法类别。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks/items

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与datahub对接的算法镜像制作 图1 算法镜像 如上图所示，算法与仿真平台datahub通过grpc连接，通过接收osi数据作为输入，并将算法内部信号输出到datahub，仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb，用于3d回放展示和算法的白盒化评测。 具体grpc连接datahub的代码可以参考八爪鱼提供的demo样例。

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如何获取算法加载的操作视频 您可以访问如何将算法加载到SDC摄像机上（在线场景）和如何将算法加载到SDC摄像机上（离线场景）获取基于SDC的算法加载视频。 父主题： 常见问题

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Kudu支持的压缩算法有哪些？ 问：Kudu支持的压缩算法有哪些？ 答：Kudu目前支持的压缩算法有snappy、lz4和zlib，默认是lz4。 父主题： 大数据业务开发

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在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”，选择“算法类型”。 选择“算法类型”之后，配置是否开启作业重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效。开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。

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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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