2+[呼叫完成率]*0.2。可以选择插入算法方程式的变量： 满意度评分 人工质检得分 智能质检得分 工作时长 平均处理时长 总呼叫数 记录呼叫原因的通话数 智能实训得分 得分小数位数：最终绩效得分保留的小数个数，默认保留1位。 方程式校验：根据当前设定的算法方程式进行模拟测试。点击“开始校验”，根据用户选择的指标进行计算。

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团队：当前工作空间下被授权的用户。 样本类型：当前支持图片、3D点云。 配置算法参数。 需要指定Boot文件启动路径，填写启动命令参数。 图3 配置算法参数 Boot文件路径 输入训练算法启动文件的路径，该路径为启动文件在算法中的相对路径。 如果启动文件“xxx.py”位于算法的一级目录下，则路径为“xxx

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算法API 执行算法(1.0.0) 算法API参数参考 父主题： 内存版

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算法API 最短路径（Shortest Path）(1.0.0) 点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets）(1.0.0) 标签传播（Label Propagation）(1.0.0) Louvain算法(1.0.0) 父主题： 业务面API

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可开启或者关闭自动触发功能，开启后，系统会自动触发“任务管理”中关联的仿真任务。 镜像管理 选择“仿真服务 > 算法管理”，单击指定算法名称。 在算法详情页，单击“创建镜像”，输入镜像版本。 单击“确认”，镜像列表可查看创建完成的镜像。 删除镜像。 单击指定镜像名称后“操作”栏内的“删除”。删除该镜像。删除后不可恢复，请谨慎操作。

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算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题： 训练服务

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deploy_config 否 Object 服务启动参数，须按照模型的部署约束填写。类型为“Map<String, Object>”，可选填，默认为空。为确保您的数据安全，在环境变量中，请勿输入敏感信息，如明文密码 envs 否 Object 运行服务需要的环境变量键值对。类型为“Map<String,

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算法API 边缘服务API 云上服务API 公共接口

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weekofyear(yyyy-MM-dd)=该日期是今年的第几周 说明： 关于一年中的第几周的定义请参见WEEKOFYEAR(date)。 weekofyear('2019-10-11')=41 day() day(yyyy-MM-dd)=该日期是月份的第几天 day('2019-10-11')=11

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400 错误的请求：请检查请求路径及参数。 响应状态码: 401 未授权：1. 请确认是否购买了相关服务。 2. 请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的内容未找到：请检查请求的路径。 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码

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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。

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根据我国情况制定了《类似商品和服务区分表》，简称《商标分类表》。 《类似商品和服务区分表》是商标主管部门为了商标检索、审查、管理工作的需要，总结多年来的实践工作经验，并广泛征求各部门的意见，把某些存在特定联系、容易造成误认的商品或服务组合到一起，编制而成。 《类似商品和服务区分表

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算法发布 上传算法 商品发布 父主题： 发布算法

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购买算法 登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 我的算法”，前往好望商城购买算法，同时商城也提供了一些免费算法，单击“免费获取算法”体验。 购买算法后前往“算法管理页面”安装算法。 父主题： 算法管理

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算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题： PERF05 性能优化

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算法管理 算法创建 算法详情 父主题： 仿真服务

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，进入该算法的在线编辑页面。界面左侧显示的是该算法包内的所有算法文件，以目录树的形式展示，支持编程语言的渲染，支持MarkDown文件的实时双屏预览。 上传文件：单击，用户可以将本地文件夹或者文件上传到算法指定目录。 新增文件夹：选中文件夹并单击，用户将新建一个该文件夹的子文件夹

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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

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算法参考 算法一览表 PageRank算法 PersonalRank算法 k核算法（k-core） k跳算法（k-hop） 最短路径算法（Shortest Path） 全最短路算法（All Shortest Paths） 单源最短路算法（SSSP） 关联路径算法（n-Paths）

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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”。

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XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定

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