执行子图算法 概述 根据输入调整子图生成方式，在生成的子图上，执行特定算法。 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/subgraphs/action?action_id=execute-algorithm 参数说明

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查询图概要信息(1.0.0) 功能介绍 查询图的点数和边数等概要信息。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/summary?label_details={labelDetails} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型

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子图匹配算法（subgraph matching） 功能介绍 根据输入参数，执行subgraph matching算法。 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。

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查询图元数据详情 功能介绍 查询图的元数据详情。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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您可以详细了解图引擎管理控制台和图引擎编辑器的功能。除此之外，还可以实时查看监控指标，以便及时了解GES的健康状态。 常用操作 创建图 权限管理 管理图 备份图 升级图 导出图 扩容图 重启图 删除图 查看监控数据 查询Schema 访问图和分析图 图引擎编辑器介绍 访问图引擎编辑器

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List 与pattern_graph同构的子图。格式: [[subgraph1],[subgraph2],…],其中subgraph的格式为： [vertex1,vertex2,…],其中vertex为string类型， 每个子图的点与pattern_graph的点一一对应。 pattern_graph

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查询图元数据详情(1.0.0) 功能介绍 查询图的元数据详情。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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String 图创建时间（UTC时间）。 updated String 图更新时间（UTC时间）。 private_ip String 图实例私有网络访问浮动IP地址，通过该IP用户可以通过私有网络中已部署的 弹性云服务器 对图实例进行访问。 public_ip String 图实例公网访

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# 指定graph_name参数，加载图数据 graph = load_base_graph("movie") # 通过外部id获取内部id SOURCE_NODE = graph.nid(100) # 基于Pregel模型实现自定义SSSP算法，并设置顶点值类型ntype为int，

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stream_graph 是 String 静态流图的描述信息。 请求示例 生成Flink SQL作业的静态流图，流图的类型为静态流图。 { "job_type": "flink_opensource_sql_job", "graph_type": "job_graph",

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静态图（Static Graph）、 时空图（STGs）、离散动态图（DTDGs）、连续动态图（CTDGs）。其中，连续型动态图的表示形式粒度最细，保留信息更加全面。 本服务支持连续型动态图的建模方式： 例如图2，此图数据由3个点和3条边组成，Vivian、P1和P2表示点，（V

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String 目标识别算法版本号 quality_score Int 目标识别目标抠图质量分 target_url String 目标抠图的 URL target_all_pic_url String 目标整体抠图的 URL panorama_url String 目标全景的 URL 2021-11-01

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行业图模板创建图 创建图 创建动态图 使用动态图的方式创建图。 创建动态图 管理图 管理图操作 对图进行备份恢复、变更规格、扩副本、升级等相关操作。 管理图操作 分析图 图数据分析 通过“图引擎编辑器”对图进行查询和分析。 图数据分析 查看图任务 总览图 系统总览页面展示了“我的资源”

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graph_id String 备份关联的图ID。 graph_name String 备份关联的图Name。 graph_status String 备份关联的图状态。 graph_size_type_index String 备份关联的图规格。 data_store_version String

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知识图谱使用简介 知识图谱服务（Knowledge Graph，简称KG）提供一站式知识图谱全生命周期管理服务，包括本体可视化构建、自动化图谱流水线构建，以及图谱问答、搜索、推理等图谱应用能力，企业可以灵活掌控图谱配置，适合复杂多变的业务场景。

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created String 图创建时间。 updated String 图更新时间。 privateIp String 图实例私有网络访问浮动IP地址，通过该IP用户可以通过私有网络中已部署的弹性 云服务器 对图实例进行访问。 publicIp String 图实例公网访问地址，通过该IP用户可以从互联网对图实例进行访问。

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创建模型 创建版本 发布版本 创建图谱 智能一键构建图谱 普通配置构建图谱 准备图谱数据 配置数据源 配置图谱本体 配置信息抽取 配置知识映射 配置知识融合 配置图谱质检 融合验证 管理图谱 预览图谱 全量更新图谱 增量更新图谱 发布图谱版本 删除图谱版本 查看/修改本体 查看流水线

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备份关联的图ID。 graph_name String 备份关联的图Name。 graphStatus String 备份关联的图状态。 graphSizeTypeIndex String 备份关联的图规格。 dataStoreVersion String 备份关联的图版本。 arch

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返回流水线构建页面。 图11 关闭知识融合 步骤9：配置图谱质检 在流水线构建页面，单击“图谱质检”，页面下方弹出“图谱质检”对话框，单击右侧按钮可以放大对话框。 图12 图谱质检 在“图谱质检”对话框，打开“图谱质检”开关，单击“保存”。 图谱质检为非必选流程，关闭和开启状态均不影响图谱构建。

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照条件。强光抑制可以改善“阴阳脸”、“背光”现象，即通过减弱侧面光照来改善光照条件。补光则可以通过增加额外光源的方式改善光照条件，提高人脸图像的采集效果；主要通过普通射灯、白炽灯等在不影响装修、路人视觉效果的情况下提高人脸的光照度，消除“阴阳脸”。 安装补光灯时需要注意以下几点条件：

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KG服务为用户提供了两种方式构建图谱，不同的方式所需要的功能不同。基于不同的图谱构建方式，梳理了使用KG服务的主要流程。 图2 构建图谱流程 表2 构建图谱流程说明 主任务 说明 详细指导 购买知识图谱&选择图谱规格 在创建知识图谱之前，需要购买图谱并选择图谱规格。 购买知识图谱 智能一键构建图谱 只需

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