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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语种选择 图元展示 参数介绍 语种选择图元的参数如下图所示。 图元参数说明如下： 节点类型：语种选择，不可以修改。 节点名称：画布上显示的图元名称。 选择语种：语种选择，可以将后续流程根据语种区分不同的分支。当前支持中文、英文、葡萄牙语、泰语和西班牙语、法语、阿拉伯语，可选值由音视频资源管理中配置的语种决定。

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支持下载模板，在模板中编辑选项列表，导入选项列表模板。 下拉菜单样式：创建事件时，“级联选择”组件下拉菜单的展示形式，支持级联菜单和树形选择。 设置：选项列表设置，支持选择“必须选择到最后一级”和“选择结果显示层级路径”。 请选择：设置输入框中默认显示的值，字段没有配置值时，会取默认值。 高级 正则校验：提交表单时触发的对字段的校验。

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角色选择 完成HCPN入驻的合作伙伴可选择加入伙伴发展路径，获得对应的权益。 操作步骤 使用合作伙伴账号登录华为云。 单击页面右上角账号下拉框中的“伙伴中心”，进入伙伴中心。 在“主页”中的发展路径模块，单击“探索发展路径”。 在探索发展路径页面，选择软件伙伴发展路径，单击“选择该路径”。

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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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进入创建算法页面 登录ModelArts管理控制台，单击左侧菜单栏的“算法管理”。 在“我的算法”管理页面，单击“创建”，进入“创建算法”页面。 设置算法基本信息 填写算法的基本信息，包含“名称”和“描述”。 设置算法启动方式 选择“预置框架”创建算法。 用户需根据实际算法代码情况

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选择模板 如何选择模板？ 云速建站模板市场包含多终端独立版3000多套模板和多终端自适应版3300多套模板，覆盖100多个行业，7大色系。使用模板可以使网站呈现出模板所拥有的界面控件及样式，大大缩短网站的编辑时间。 多终端独立版模板分为免费模板和付费模板，其中免费模板600套，已

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和算法详情。 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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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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输入关键字搜索需要的算法，或者根据算法类型、应用场景等搜索符合要求的算法。 单击想要购买的算法，查看算法详情。 您可以查看“规格说明”，了解算法适配的具体设备型号以及软件版本，请记录此信息，安装算法前需要确保设备型号及软件版本符合此要求。 单击“试用”或“购买”，跳转到购买界面。 选择计费模式

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输入关键字搜索需要的算法，或者根据算法类型、应用场景等搜索符合要求的算法。 单击想要购买的算法，查看算法详情。 您可以查看“规格说明”，了解算法适配的具体设备型号以及软件版本，请记录此信息，安装算法前需要确保设备型号及软件版本符合此要求。 单击“试用”或“购买”，跳转到购买界面。 选择计费模式

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根据需要上传的算法填写商品属性，单击“下一步”。 在“上传算法包”区域中，将本地算法包拖动到该区域。 根据界面提示上传对应的算法包，如选择多个适用平台，则可在两个算法框区域同时上传两个对应的算法包。 根据界面提示，参见图2填写算法详细信息，详细的参数介绍请参见准备算法相关信息。 图2 填写算法详细信息 填写关联商品

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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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"common" } } 响应示例 状态码： 200 部署算法响应体 { "alg_name" : "入侵检测" } 状态码 状态码 描述 200 部署算法响应体 400 请求错误 500 内部错误 错误码 请参见错误码。 父主题： 算法中心

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训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化算法 > 选择算法文件 > 上传算法文件”。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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当计算路由结果时，计算拆分键值的CRC32值然后对102400取余，根据计算结果落到某个范围进行路由。 算法计算方式 方式一：拆分键非日期类型 表1 拆分键非日期类型 条件 算法 举例 拆分键非日期类型 分库路由结果 = crc32(分库拆分键值) % 102400 分表路由结果 =

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TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator，是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每次试验中，对于每个超参，TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型g(x)，选择l(x)

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