fapi算法 更多内容
  • 拆分算法概述

    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

    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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  • 管理脱敏算法

    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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  • 查询预置算法

    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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  • 如何查看算法日志

    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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  • 开发算法模型

    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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 停止算法部署

    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

    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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  • 部署算法服务

    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

    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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  • 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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  • 边缘算法和云上算法的区别

    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。 表1 边缘算法与云上算法的差异点 算法分类 算法功能 算法在哪里运行 视频数据传到哪里

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  • 如何查看算法日志

    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

    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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  • 准备SDC算法

    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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  • k跳算法(k

    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)

    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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