视频压缩算法 更多内容
  • 算法文件说明

    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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  • 执行算法(1.0.0)

    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)

    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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  • 执行DSL算法

    执行DSL算法 功能介绍 提供灵活,可控的DSL帮助用户低成本设计并运行算法。DSL算法详细介绍请参考DSL语法介绍。 URI URI 格式 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=algorithm-query

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  • 算法API参数参考

    topicrank算法(topicrank) louvain算法(louvain) Bigclam算法(bigclam) Cesna算法(cesna) infomap算法(infomap) 标签传播算法(label_propagation) 子图匹配算法(subgraph matching)

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  • 聚合算法优化

    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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  • 上传算法至SFS

    上传算法至SFS 下载Swin-Transformer代码。 git clone --recursive https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 修改lr_scheduler.py文件,把第27行:t_mul=1. 注释掉。

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  • 边缘算法和云上算法的区别

    边缘算法表示算法模型下发到边缘节点的客户设备中,在客户设备中执行算法分析任务,视频流数据不需要提供到华为云上。云上算法表示视频流数据需要上传到华为云,在华为云上进行算法分析。

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  • MOD_HASH算法

    成路由计算(大小写敏感)。 例如:MOD_HASH('8')等价于8%D(D是分库数目/分表数)。 算法计算方式 方式一:拆分键是整型 表1 拆分键是整型时的计算方式 条件 算法 举例 分库拆分键 ≠ 分表拆分键 分库路由结果 = 分库拆分键值 % 分库数 分表路由结果 = 分表拆分键值

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  • 查看加密算法

    查看加密算法 初始化密钥后,系统会根据密钥生成对应的加密算法,用户可以在算法查看页面查看系统支持的加密算法。 前提条件 确保已初始化密钥,具体初始化密钥操作,请参见初始化密钥章节。 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录实例Web控制台。 在左侧导航栏中,选择“数据加密

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  • PageRank算法

    PageRank算法 概述 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。 如果一个Pag

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  • 使用算法分析图

    使用算法分析图 服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法,您可以使用图算法做关系分析等。 操作步骤 进入图引擎编辑器页面,详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在算法分析区,你可以选择算法,并设置参数。 图引擎服务支持的算法算法一览表所示,详细算法介绍请参见算法参考。

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  • 算法API参数参考

    算法API参数参考 算法公共参数 pagerank算法(1.0.0) personalrank算法(1.0.0) k核算法(kcore)(1.0.0) k跳算法(k_hop)(1.0.0) 共同邻居(common_neighbors)(1.0.0) 点集共同邻居(common_n

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  • k核算法(kcore)

    k核算法(kcore) 功能介绍 根据输入参数,执行K核算法。 K核算法是图算法中的一个经典算法,用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一,较好的体现了节点的传播能力。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm

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  • 算法API参数参考

    算法API参数参考 算法公共参数 最短路径(shortest_path) 点集最短路(shortest_path_of_vertex_sets) 点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets) 父主题: 原生算法API

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  • 执行DSL算法

    执行DSL算法 功能介绍 提供灵活的DSL帮助用户低成本设计并运行算法。DSL算法详细介绍请参考DSL语法说明。 DSL算法执行结束后,用户需使用HyG算法结果转存API将DSL执行结果转存到OBS上。转存之后,您可以通过stdout等文件查看算法结果,由于HyG图是分布式的,结果文件可能有多个,对应不同分区的结果。

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  • 算法购买和安装(离线)

    算法购买和安装(离线) 购买算法 申请License 安装算法并加载License 父主题: 适用于SDC算法

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  • 准备IVS3800算法

    准备IVS3800算法 IVS3800支持算法插件、算法容器API和算法虚机API三种算法包,本节介绍三种算法包的命名规范。 算法插件命名规范 插件包命名规范:CPlugin_服务名称_厂家_地域标识_硬件形态_Version.zip 表1 插件包参数说明 参数 说明 服务名称 使用解析算法插件plugin_info

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  • 准备IVS1800算法

    每一次发布Update版本,发布序列号增加1。 举例 1 0 0 32/64算法标识符:64位填写为1,32位填写为2。当前仅支持64位算法,因此需要填写为1。 算法文件命名规范(基于昇腾310) 命名规范:服务商名称_目标物体_A-版本号-32/64位算法标识符.tar.gz 举例:如fws_helmet_A-V1

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  • 准备ITS800算法

    准备ITS800算法 算法文件命名规范(基于昇腾310) 命名规范:服务商名称_目标物体_A-版本号-32/64位算法标识符.tar.gz 举例:如fws_helmet_A-V1.0.0-1.tar.gz 服务商名称:建议使用服务商名称简写。 目标物体:建议使用目标物体的英文单词

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  • 管理算法模型

    管理算法模型 开发算法模型 导入(转换)模型 模型输入目录规范 模型输出目录规范 父主题: 控制台开发技能

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