图引擎服务 GES

Cesna算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的。此外，该算法还利用了节点属性对社区进行建模，即假设节点的属性也是根据社区关系生成的。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm

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显示/隐藏图例：单击“图例”右侧的勾选框，表示显示图例，表示隐藏图例。 文本：设置图例的字号、字体颜色、字体粗细。 布局：设置图例的位置、与图层间的边距、图例的间隔。 图2 图例-关系网络图 数据 nodes：设置节点，包含以下三个字段。 name：节点的标签名。 imgPath：图片的

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学习路径和在线课程是什么关系？ 学习路径是基于学员角色或学习场景等定制的循序渐进的学习体系、推荐的个性化方案课程，帮助您从海量基础在线课程中迅速定位所需课程、开启云上热门技术之旅；在线课程即华为云开发者学堂提供的基础培训课程。 父主题： 华为云培训常见问题

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在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型

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没有模型的问答和基于标注数据训练了模型的区别 训练模型会将问答进行优化训练得到最佳回答效果，没有模型的问答只是基于标准问和答案匹配结果。 父主题： 智能问答机器人

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特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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对业务场景为极特殊的复杂场景的起因或政府单位进行需求调研分析，简单场景工作量预计不超过30人天 1,200,000.00 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

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显示所有角色和用户的绑定关系 功能描述 在当前database显示角色与某用户的绑定关系。 语法格式 1 SHOW PRINCIPALS ROLE; 关键字 无。 注意事项 变量ROLE必须存在。 示例 1 SHOW PRINCIPALS role1; 父主题： 数据权限相关

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华为云开发者学堂 华为云EI基于AI和大数据技术，通过云服务的方式提供开放可信的平台。 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的智能 问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自ModelArts服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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latestOnly 否 Boolean 是否返回源模型 数据实例 关联的最新版本目标模型数据实例。此参数仅对源/目标模型为M-V模型实体有效。 true：返回源模型数据实例关联的最新版本的目标模型数据实例。 false：返回源模型数据实例关联的所有版本的目标模型数据实例。默认为false。 modifier

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显示所有角色和用户的绑定关系 功能描述 在当前database显示角色与某用户的绑定关系。 语法格式 1 SHOW PRINCIPALS ROLE; 关键字 无。 注意事项 变量ROLE必须存在。 示例 1 SHOW PRINCIPALS role1; 父主题： 数据权限管理

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账单金额和分摊金额的关系说明 账单金额 账单是客户在华为云消费的原始成本，真实的反映了客户的历史消费记录，供客户对账使用。对账主要是将不同的账单进行核对，以确认资源的购买、使用和账户的实际支出是否一致。 计算当月账单金额时，不包含如下特殊场景： 账期在当月的订单，未来月续订产生的消费金额。

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数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。 删除模型管理界面的云端推理入口，更新云端推理框架。 2020-08-17 根据最新的模型训练服务，更新“模型训练服务简介”章节描述。 新建数据集和导入数据章节

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支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。 自主高效 数据使用全流程可视化展示，为数据参与方提供可感知、可监测的数据使用过程； 支持数据参与方、计算方的多种部署模式，包括云上（同Region、跨

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2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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运行模型（顺序图） 元素介绍 运行模型-顺序图中的元素都来自于上下文模型中的用户角色、外部系统或者逻辑模型中定义的逻辑元素，不需要在顺序图中创建新元素，只需要使用到UML顺序图中的消息连线。 元素名 图标 含义 Messgae 同步消息连线,消息的发送者把控制传递给消息的接收者，

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运行模型（活动图） “运行模型-活动图”同UML的活动图一样，元素介绍参见活动图。 父主题： 运行视图

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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学

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Propagation） 一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，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。

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目标集群资源规划 CCE支持对集群资源进行自定义选择，以满足您的多种业务需求。表1中列举了集群的主要性能参数，并给出了本示例的规划值，您可根据业务的实际需求大小进行设置，建议与原集群性能配置保持相对一致。 集群创建成功后，表1中带“*”号的资源参数将不可更改，请谨慎选择。 表1 CCE集群规划

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