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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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 = crc32(分表拆分键值)

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以租户管理员角色登录客户服务云，进入菜单“配置中心>绩效管理>绩效配置”，选择“绩效算法”。 图2 绩效算法界面 点击“新建”，新建绩效算法。 图3 新建绩效算法 绩效算法名称：自定义，不超过100字符。 算法方程式：通过插入变量，构建算法方程式。算法方程式支持输入“+”、“-”、“%”、“*”、“/”、“

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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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算法详情 基本详情 单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本。 图1 算法详情 任务配置 当创建任务配置时，如果关联了算法配置，则在算法详情页，会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息，在此模块还可进行以下操作。 图2 任务配置 表1 任务配置相关操作

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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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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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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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是否支持通过EDNS获取客户端真实IP地址实现精准调度？ 华为云云解服务支持通过EDNS，使权威DNS能够获取到客户端的真实IP地址，从而实现精准调度。 一般情况下，当客户端需要请求某个 域名 时，通常是向运营商本地递归 服务器 或是自主配置的递归服务器查询，由递归服务器向权威DNS服务器发送域名

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实现投票 使用说明 在实现会签章节中，通过将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”实现了会签功能，本节将介绍如何通过用户任务实现投票功能。 操作步骤 需要先将操作投票任务的用户加入到一个工作队列或公共组中。 登录AstroZero服务控制台，单击“旧版入口”，进入经典版应用开发页面。

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term but type %s overall" SQLSTATE: 42804 错误原因：递归查询中的非递归查询的列类型和实际输出的列类型不一致。 解决办法：将非递归查询的输出类型转换成递归查询的输出类型。 父主题： GAUSS-00101 -- GAUSS-00200

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实现示例 调用时请按照实际的cc-gateway地址修改样例： https://ip:port/agentgateway 其中，ip为CC-Gateway服务器地址，port为CC-Gateway服务器的HTTPS端口号。 WORKNO为座席工号，PASSWORD为座席密码，PHONENUMBER为座席软电话号码。

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API实现 创建后端

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下一个任务。 通过并行审批，可以快速的实现会签功能。可以将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”，在这种投票触发方式下，将需要所有被分配了当前任务的用户完成相应的任务后才能推动工作流流程，即实现了会签功能。 父主题： 深入了解用户任务

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哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为 GaussDB 内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据的理想方法。哈希分区也是范

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哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）的场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据的理想方法。哈希分区也是范

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Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB Kernel内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据的理想方法。哈希分区

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