华为云MetaStudio分身数字人声音制作算法 表2 声音制作算法 算法项 描述 算法名称 华为云MetaStudio分身数字人声音制作算法 备案编号 网信算备520111252474601240079号 算法基本原理 分身数字人声音制作算法是指使用深度学习算法生成数字人声音模型，再使用该模

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购买算法包 算法包说明 视频智能分析服务支持按算法包购买，您可以根据业务需求选择购买使用不同的算法包，算法包包含了若干算法。具体的算法包说明请参见算法包介绍。 如何购买算法包 登录视频智能分析服务管理控制台，进入“总览”页面，单击“购买平台算法包”。 或者在“算法中心 > 算法服务

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String 算法来源类型。 api_version String 算法api版本，标识新旧版。 is_valid String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list

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华为企业人工智能高级开发者培训 培训简介 基于ICT网络、以人工智能为引擎的第四次工业革命正将人类带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界。国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展提高到国家战略层面，规划明确要求“到2020年人工智能总体技术

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机对话基础编程。使您具备人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、 自然语言处理 工程师、图像处理工程师、语音处理工程师、机器学习算法工程师等岗位所必备的知识和技能。 培训内容 培训内容 说明 人工智能概览 介绍人工智能技术的概念、发展史、应用方

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显存优化策略 由于大模型的参数成倍数的增长，远超出了单GPU物理显存所能承载的范围，大模型训练必然需要进行显存优化。显存优化要么是优化算法本身，降低模型算法的显存消耗；要么是去扩大显存，通过一些置换方式获得“额外“空间，由于显存物理大小一定，我们获得额外空间的方式不外乎两种：时间换空间

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00 每套 算法设计与优化服务 AI算法设计与优化-基础版 对人工智能场景为简单场景的企业或政府单位进行算法设计，形成可帮助算法能力较弱的技术人员完成后续开发的技术方案报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法设计与优化-标准版 对人工智能场景为普通

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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） 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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