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 > 我的算法服务”中可看到已购算法包包含的算法清单。 部署算法服务 进入“我的算法服务”，单击目标算法服务“操作”列的“部署”，进入“部署算法”页面。 参考表1填写相关参数。 表1 部署算法参数说明 参数名称

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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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Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数

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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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执行算法 功能介绍 根据输入参数，执行指定算法。 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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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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查询预置算法 功能介绍 查看预置模型的详情。 URI GET /v1/{project_id}/built-in-algorithms 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。

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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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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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批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦

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实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择实时预测的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”

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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输出的日志可以在AOM中查看，具体操作请参见在AOM查看日志。 系统日志：边缘节点上IEF软件运行产生的日志。 应用日志：边缘节点上部署的应用产生的日志，例如：算法作业运行产生的日志。 图1 打开系统日志开关 图2 打开应用日志开关

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发布算法工程服务 如果当前算法工程操作流处理效果比较好，可以得到比较优质的训练数据，可以将当前的算法工程发布成服务。支持复用此服务对其他数据进行相同的特征操作。 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面右上角的图标。 在弹出的“Publish”框内，设置服务名称“Service

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