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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查看算法详情 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“算法管理”，进入“我的算法”页面。 在“我的算法”列表中，单击算法名称进入详情页。 选择“基本信息”页签可以查看算法信息。 表1 算法基本信息 参数 说明 名称 算法的名称。 ID 算法的唯一标识。 描述 算法的简介。

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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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对当前算法进行简单描述，长度不能超过255个字符。 *算法模板 算法模板基于已有内置算法模板，对算法进行自定义。可选的算法类型和算法请参考内置脱敏算法介绍。 相关操作 编辑算法：在脱敏算法页面，单击对应算法操作栏中的“编辑”，即可修改算法参数。 不同算法是否支持编辑和支持修改的参数因实际算法不同有所差异，请以操作界面为准。

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持云原生和E CS 自建场景。 高效识别 在专家知识库和NLP的双重加权下，识别能力更强，高效锁定敏感数据源。 全栈敏感数据防护 根据敏感数据发现策略来精确识别数据库中的敏感数据，基于多种预置脱敏算法+用户自定义脱敏算法，实现全栈敏感数据防护。

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修改负载均衡算法 防护网站配置了一个或多个源站地址时，WAF支持配置多源站间的负载均衡算法，WAF支持的算法如下： 源IP Hash：将某个IP的请求定向到同一个 服务器 。 加权轮询：所有请求将按权重轮流分配给源站服务器，权重越大，回源到该源站的几率越高。 Session Hash

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模拟退火算法(Anneal) 模拟退火算法即Anneal算法，是随机搜索中一个简单但有效的变体，它利用了响应曲面中的平滑度。退火速率不自适应。Anneal算法从先前采样的一个试验点作为起点，然后从与先验分布相似的分布中采样每组超参数，但其密度更集中在选择的试验点周围。随着时间推移

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用户已添加权限，还是无法查看工作空间？ 可能原因 DataArts Studio 基于DAYU系统角色+工作空间角色实现授权的能力。为使IAM用户权限正常，IAM用户所在的用户组需要在IAM控制台中被授予DAYU User或DAYU Administrator的系统角色，另外也必须确保DAYU

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资产名称 自定义资产名称。 风险评分 基于算法，结合资产的漏洞扫描结果、资产面临的威胁事件、威胁情报等信息，整体评估出资产的风险值，帮助用户全面了解资产存在的风险。 资产风险评分是量化数据，由边界防护威胁分、漏洞扫描得分、终端防护威胁分加权计算所得。 边界防护威胁分：从边界防护与响应服务实时获取。

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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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自定义负载通道名称，用于识别不同的负载通道。 端口 负载通道中主机的端口号，即用户的后端业务端口号。 取值为1 ~ 65535。 分发算法 通过分发算法确定请求被发送到哪台主机。 分发算法包含如下几种： 加权轮询 加权最小连接 源地址哈希 URI哈希 配置通道内服务器。 创建服务器分组，填写分组名称、权重和描述。

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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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学习模型。 一站式开发平台使用指南 算法打包 将开发的代码和训练后的模型打包成算法包（RPM格式），以便发布到商城进行交易。 算法调试 将算法包安装到华为SDC上进行调试，验证算法的功能，从而确保发布到商城的算法的可用性。 父主题： 准备算法

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单击“启用”，打开启用算法弹窗，如图4所示。 图4 启用算法 勾选需要启用的算法，单击“启用”。 停用算法 登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 算法管理 > SDC算法管理”，勾选需要配置的摄像机。 单击“停用”，打开停用算法弹窗，如图5所示。 图5 停用算法 勾选需要停用的算法，单击“停用”。

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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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k跳算法（k_hop）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 k 是 Integer 跳数，取值范围[1,100]。 num_thread 否 Integer 并发线程数。范围为[1,40]，小于1会自动置为1，大于40则自动置为40。默认值为4。

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Louvain算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1，不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。 Integer 1~2000。

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k跳算法（k_hop） 功能介绍 根据输入参数，执行k跳算法。 k跳算法从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project

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pagerank算法 功能介绍 根据输入参数，执行PageRank算法。 PageRank算法又称网页排名算法，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。

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