为什么有些算法单击右边“运行”按钮没有反应？ 这种算法需要设置参数才能运行。 您需要单击该算法左侧图标，输入正确的参数后，单击执行算法。 图1 设置算法参数 父主题： 界面问题

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out_edges(nid) -> List[int] 获取当前点的出边(List) edge_dst(eid)->int 获取当前边的目标点 num_nodes 获取全图点数 num_edges 获取全图总边数 send(dst_nid, msg)->None 向目标顶点发送消息

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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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停止算法部署 功能介绍 停止算法部署 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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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，部署状态一栏显示为“/”。

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om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“.om”模型。“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 “.om”模型当前暂不能完全兼容TensorFlow内置的Keras API。 “.om”模型当前不支持Caffe2。

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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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三角计数算法（triangle_count） 紧密中心度算法（closeness） 中介中心度算法（betweenness） 边中介中心度（edge_betweenness） OD中介中心度（od_betweenness） 单点环路检测（single_vertex_circles_detection） topicrank算法（topicrank）

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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/v1.0/{p

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2000]，默认值为1000。 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。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向，取值为true或false，默认值为true。 关于迭代次数（ite

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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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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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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”，在“系统日志”和“应用日志”下开启云端日志开关，并单击“保存”。 输出的日志可以在AOM中查看，具体操作请参见在AOM查看日志。

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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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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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单击“启用”，打开启用算法弹窗，如图4所示。 图4 启用算法 勾选需要启用的算法，单击“启用”。 停用算法 登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 算法管理 > SDC算法管理”，勾选需要配置的摄像机。 单击“停用”，打开停用算法弹窗，如图5所示。 图5 停用算法 勾选需要停用的算法，单击“停用”。

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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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最大迭代次数。API调用限制为[1,2147483647]，前端调用限制为[1,2000]，默认值为1000。 directed 否 Boolean Boolean是否考虑边的方向，取值为true或false，默认为true。 响应参数 参数 类型 说明 errorMessage String 系统提示信息，执行

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建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm

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HyG算法结果转存 功能介绍 用于将算法（jobId）的执行结果转存到OBS，供用户查看全量结果。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/jobs/{job_id}/export-result 表1 路径参数 参数 是否必选

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