通用型测试数据 关于IOPS RDS for PostgreSQL支持的IOPS取决于云硬盘（Elastic Volume Service，简称EVS）的IO性能，具体请参见《云硬盘产品介绍》中“磁盘类型及性能介绍”的内容。 通用型实例测试列表 表1 CPU:内存=1:2 CPU(Core)

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园区智能体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。具体的算法包说明请参见算法包介绍。登录视频分析服务管理控制台，在页面左侧导航栏中选择服务 > 园区智能体，进入视觉能力包列表。根据业务需求，单击待购买算法包右侧操作栏中的购买，进入“购买算法包”页面。根据业务需求，选择购买时长和视频路数，单击立即购买，进入订单确认

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算法公共参数 target_roi（目标区域） 本参数为目标区域参数，通过JSON格式来表示多个线或多边形以及相关属性。这些线、多边形的具体使用含义由各个服务功能来决定。 target_roi参数结构说明 参数 是否必选 类型 说明 lines 否 List<Object> 线的集合。

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算法类问题 模型推理时，输出错误码17，是什么原因？ 技能SDK或者License如何使用和烧录？ 华为HiLens技能是否支持Android 平台或ARM平台上运行? 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 华为HiLens支持自行开发算子吗？

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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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查询预置算法 功能介绍 查看预置模型的详情。 URI GET /v1/{project_id}/built-in-algorithms 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。

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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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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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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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选择数据 模型训练前，需要选择训练数据和测试数据。建议训练数据和测试数据分成两个实例，方便算法查找训练或测试数据的位置。 单击第一个代码框下方的“选择数据”，弹出“选择数据”代码框。 界面对训练集、验证集和测试集的概念做出了详细的注释。 待配置参数说明，如表1所示。 表1 选择数据

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RDS for MySQL 5.7测试数据 通用型测试数据 独享型测试数据 鲲鹏通用增强型测试数据 父主题： RDS for MySQL

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实例。 在顶部菜单栏选择“数据方案 > 自动生成测试数据”，打开自动生成测试数据页面。 在“自动生成测试数据”页面，单击“新建任务”。 图1 新建自动测试任务 设置测试数据生成任务信息。 图2 编辑任务信息 生成行数 生成测试数据的行数，最大支持100万。 冲突处理 设置成“遇到

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RDS for MySQL 5.6测试数据 通用型测试数据 独享型测试数据 父主题： RDS for MySQL

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RDS for MySQL 8.0测试数据 通用型测试数据 独享型测试数据 父主题： RDS for MySQL

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自动生成测试数据（不再推广） 在进行程序的功能测试时，通常需要在数据库中插入大量符合特定规则的测试数据。自动生成测试数据，可高效的生成测试数据，根据生成规则可以很方便生成所需数据。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“数据库

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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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