Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 您可以使用本文档提供的天筹求解器服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如天筹求解器服务包含的二维切割等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见2

查看更多 →

图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。

查看更多 →

本文使用ModelArts上的NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属 服务器 支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

查看更多 →

当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程，需要从硬件角度（芯片、硬件设计）考虑分布式训练架构，如系统的整体计

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

企业数字化水平普遍较弱，大部分企业没有成熟的IT团队，无法驾驭多个系统的管理工作； 成品家具、门窗、瓷砖卫浴等行业的终端门店普遍缺少设计师，无法可视化呈现产品搭配效果； 定制品类从设计到生产端系统不互通，导致门店端的设计、报价、下单工作繁复，工厂端的审拆单效率低、出错率高； 核心卖点： AI算法：业内先进的AI装修

查看更多 →

单击“进入商城”，或者单击“热门算法榜”下方的“更多算法”，进入算法列表页面。 选择“商品类型”为“智能算法”，根据算法分类、算法场景等查找符合要求的算法，或输入关键字搜索符合要求的算法。 针对SDC算法，您可以单击筛选项下方的“输入款型搜索算法”，通过输入款型检索所需的算法。 其中商品分类包含如下:

查看更多 →

场景视频：为用户提供该款摄像机提前录好的各场景视频片段，适宜调试摄像机在各具体场景下表现的调试者。 进行在线调试操作。 通过实况画面进行调试。 在调试页面，单击“打开摄像机画面”的链接，打开实况画面，可查看摄像机的实时视频画面。 单击左侧的“导入新RPM包”，选择需要上传的RPM算法包，可导入新的算法包。 选

查看更多 →

准备算法 准备需要发布的算法，完成算法的开发与调测。 准备SDC算法 准备IVS1800算法 准备IVS3800算法 准备ITS800算法 父主题： 发布准备

查看更多 →

购买算法 购买须知 购买流程 购买与安装 发票申请 父主题： 买家指南

查看更多 →

算法中心 部署算法 停止算法部署 获取服务详情 我的算法服务列表 父主题： 平台API

查看更多 →

Parameter objects 算法的运行参数。 inputs Array of inputs objects 算法的数据输入。 outputs Array of outputs objects 算法的数据输出。 engine engine object 算法的引擎。 code_tree

查看更多 →

用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 algorithm_id 是 String 算法ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以修改uuid为2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7的算法为例。 DELETE https://endpoint/v2/{p

查看更多 →

算法中心 智能视频分析服务支持使用者查看算法服务包列表，购买商用算法包，购买后可查看、部署算法包中的算法服务。 购买算法包 部署算法服务

查看更多 →

Gang调度策略是volcano-scheduler的核心调度算法之一，它满足了调度过程中的“All or nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是，观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行数量，当Job的最小运行数量得到满足时，为Job下的所有Pod执行调度动作，否则，不执行。

查看更多 →

FM算法 概述 FM主要是解决稀疏数据下的特征组合问题，并且其预测的复杂度是线性的，对于连续和离散特征有较好的通用性。 公式为： 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

查看更多 →

算法管理 SDC算法管理 IVS1800算法管理 任务管理 我的算法

查看更多 →

准备算法 准备算法简介 使用订阅算法 使用预置框架（自定义脚本） 使用 自定义镜像 查看算法详情 查找算法 删除算法

查看更多 →

根据实际代码中的输入数据参数定义此处的名称。此处设置的代码路径参数必须与算法代码中解析的训练输入数据参数保持一致，否则您的算法代码无法获取正确的输入数据。 例如，算法代码中使用argparse解析的data_url作为输入数据的参数，那么创建算法时就需要配置输入数据的参数名称为“data_url”。

查看更多 →

镜像选择：下拉选择镜像。 如果镜像仓库中的算法镜像已被其他仿真算法引用，需要在镜像仓库中重新创建算法镜像。 配置运行环境 图2 配置运行环境 运行命令：启动运行算法编译后产生的可执行文件脚本，必须是ASCII码组成的字符串。 关键字：根据需要填写算法启动关键字。 CPU：输入CPU核数。

查看更多 →

根据拆分键，按照算法元数据的规则将数据行存储到相应的分片上。 建表时要设定元数据，假如逻辑库分8个分片，则元数据可以设定的范围为：1-2=0，3-4=1，5-6=2，7-8=3，9-10=4，11-12=5，13-14=6，default=7。根据拆分键的值在某个范围路由到对应的分片上。

查看更多 →