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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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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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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程序输出 代码片段描述 缩写 扩展内容 将表达式发送到标准输出 “print” print(my_expression) 父主题： 后缀片段

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子程序 存储在数据库中的存储过程、函数和操作符及高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 父主题： 声明语法

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子程序 存储在数据库中的存储过程、函数、操作符和高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 父主题： 声明语法

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构建程序 本案例提供了实现告警日志功能的程序包，使用空白模板创建函数，用户可以下载（index.zip）学习使用。 创建功能函数 创建实现日志提取功能的函数，将示例代码包上传。创建过程请参考创建函数，运行时语言选择“Python2.7”，委托名称选择创建委托中的“serverless_trust”。

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子程序 存储在数据库中的存储过程、函数和操作符及高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 独立的子程序 包内的子程序 嵌套的子程序 父主题： 声明语法

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子程序 存储在数据库中的存储过程、函数、操作符和高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 独立的子程序 包内的子程序 嵌套的子程序 父主题： 声明语法

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构建程序 本例提供了为图片打水印功能的程序包，使用空白模板创建函数，用户可以下载（watermark.zip）学习使用。 创建程序包 本例使用Python语言实现为图片打水印的功能，有关函数开发的过程请参考Python函数开发。本例不再介绍业务功能实现的代码，样例代码目录如图1所示。

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构建程序 本案例提供了实现提取告警日志功能的程序包，使用空白模板创建函数，用户可以下载（fss_examples_logstore_warning.zip）学习使用。 创建功能函数 创建实现日志提取功能的函数，将示例代码包上传。创建过程请参考创建函数，运行时语言选择“Python2

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构建程序 本例提供了为文件加/解密的程序包，使用空白模板创建函数，用户可以使用示例代码学习使用。 创建程序包 本例使用Java8语言实现加/解密的功能，有关函数开发的过程请参考Java函数开发。本例不再介绍业务功能实现的代码，样例代码目录如图1所示。 图1 样例代码目录 其中Fi

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nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点，对梯度的一阶矩估计（First Moment Est

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如何查看算法日志 登录IEF管理控制台。 选择左侧导航栏的“边缘资源 > 边缘节点”，进入边缘节点列表页面。 单击某个边缘节点的名称，进入边缘节点详情页面。 在“配置”页签下找到“日志配置”，单击“编辑”，在“系统日志”和“应用日志”下开启云端日志开关，并单击“保存”。 输出的日

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停止算法部署 功能介绍 停止算法部署 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/algorithm/{alg_id}/deploy/stop 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法参见获取项目ID和名称

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部署算法服务 查看算法服务清单 购买算法服务包后，可在“算法中心 > 算法服务”中查看当前可以使用的算法服务清单。 算法服务按场景和来源可分为华为自研云上算法、华为自研边缘算法、非华为自研云上算法和非华为自研边缘算法。其中华为自研云上算法购买后可直接用于视频分析作业，无需手动部署。

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算法文件说明 用户可将本地算法文件包上传到Octopus平台，算法文件包需要满足一定要求，请详细阅读本节，有助于用户快速完成算法开发。 算法文件基本要求 算法文件目录结构可参考如下，需要包括启动文件“xxx.py”（启动文件名可自定义），以及一些必要的训练文件。 启动文件（必选）

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聚合算法优化 操作场景 在Spark SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动

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ModelArts自动学习功能训练生成的模型，暂时不支持用于HiLens平台。 线下开发 线下开发指您在本地使用自己熟悉的算法模型开发工具，开发算法模型。 当前仅支持TensorFlow和Caffe引擎开发的算法模型，且您开发的模型需保存为“.pb”或“.caffemodel”格式。然后再使用导入（转换）模

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String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求示例 执行指定算法，算法名字为pagerank，算法的权重系数为0.85，收敛精度为0.00001，最大迭代次数为1000，考虑边的方向。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1

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personalrank算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 节点的ID。 alpha 否 Double 权重系数(又称阻尼系数)，取值范围为（0,1），默认值为0.85。 convergence 否 Double

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