"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 =

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[”、“(”、“)”、“]”符号，例如：[满意度评分]*0.2+[工时达标率]*0.2+[呼叫成功率]*0.2+[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

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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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Adware 发现与历史情报相似的广告软件访问。 默认严重级别：中危。 数据源：DNS日志。 此调查结果通知您，发现一个与历史情报相似的恶意广告软件访问。 修复建议： 如果此虚拟机IP为您正常使用IP，请添加到MTD的白名单中。 CnC 发现与历史情报相似的CNC 服务器 访问。 默认严重级别：中危。

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Adware 发现与历史情报相似的广告软件访问。 默认严重级别：中危。 数据源：DNS日志。 此调查结果通知您，发现一个与历史情报相似的恶意广告软件访问。 修复建议： 如果此虚拟机IP为您正常使用IP，请添加到MTD的白名单中。 CnC 发现与历史情报相似的CNC服务器访问。 默认严重级别：中危。

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“翻拍模型训练” 本次教程案例不涉及翻拍，输入的三个目录参数选择任意三个OBS目录即可。 “是否训练相似度模型” 本次教程案例不涉及相似度，此处无需修改保持默认即可。 “相似度模型训练” 本次教程案例不涉及相似度，输入的两个目录参数选择任意两个OBS目录即可。 “是否训练价签模型” 本次教程案例

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”。 权重：匹配问答与配置元素的近似度时，该元素所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似度计算时，本体“电影”所占比例大小。 实体实例权重：匹配问答与配置元素的近似度时，该元素对应实例所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似度计算时，实体实例“不止英雄”所占比例大小。

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勾选需要训练发布的用户问法或者对话训练集，设置技能阈值、描述信息。用户常用问法为必选项。 阈值越高，用户的说法与语料的相似度要求越高，技能识别越严谨；阈值越低，用户的说法与语料的相似度要求越低，技能识别越宽松。 单击“确定”。 线上发布 等待约3分钟训练结束，单击右侧操作列的“线上发布”按钮，开始发布该版本上线。

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技能管理中有多个技能，如何匹配技能 智能问答机器人 通过模型判断用户问法与语料的相似度得分，选择使用相似度得分高的技能，无法人工干预模型匹配。 父主题： 智能 问答机器人

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自然语言处理基础服务接口说明 分词 多粒度分词 依存句法分析 命名实体识别（基础版） 命名实体识别（领域版） 文本相似度（基础版） 文本相似度（高级版） 句向量 实体链接 关键词抽取 事件抽取 成分句法分析 父主题： API

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删除配体相似性图计算任务 功能介绍 删除配体相似性图计算任务。 URI DELETE /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/ligand/similarity-graph/{task_id}

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静音之前座席的例外设定，填写句子的名称，多个句子可以使用“|”连接。 句子名称1|句子名称2 静音之前客户的例外设定 静音之前客户的例外设定，填写句子的名称，多个句子可以使用“|”连接。 句子名称1|句子名称2 静音之后座席的例外设定 静音之后座席的例外设定，填写句子的名称，多个句子可以使用“|”连接。

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Node2vec算法 概述 Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1

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自然语言处理 基础（Natural Language Processing Fundamentals），为用户提供包括分词、命名实体识别、关键词提取、短文本相似度等自然语言相关的API，可用于智能问答、 对话机器人 、内容推荐、电商评价分析等场景中。 语言生成 （Language Generation，简

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