算法管理 算法创建 算法详情 父主题： 仿真服务

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查找算法 ModelArts提供查找算法功能帮助用户快速查找算法。 操作一：按照名称、镜像、代码目录、描述、创建时间筛选的高级搜索。 操作二：单击右上角“刷新”图标，刷新算法列表。 操作三：自定义列功能设置。 图1 查找算法 如果需要对算法排序，可单击表头中的箭头进行排序。 父主题：

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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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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点，对梯度的一阶矩估计（First Moment Est

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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预置常用模型和算法，您可以直接获取使用。您也可以将自己开发的模型、算法或数据集分享至市场，共享给个人或者公开共享。 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之

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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:

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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。 选择已安装的算法包，单击“启用”，可启用对应的算法。 单击“元数据”，可查看算法识别的结果。 通过场景视频进行调试。 根据需求，选择上传自有视频流或者选择使用管理员上传的云端视频流进行调试。

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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

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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

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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

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String 算法api版本，标识新旧版。 is_valid String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list Array of strings 算法属性列表。

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删除算法 功能介绍 删除算法。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/algorithms/{algorithm_id}

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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

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true/false true 允许 CCE Standard/ CCE Turbo DRF调度算法的全称是Dominant Resource Fairness，是基于容器组Domaint Resource的调度算法。volcano-scheduler观察每个Job请求的主导资源，并将其作为对集

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t=7。根据拆分键的值在某个范围路由到对应的分片上。 算法计算方式 方式一：拆分键是整型 表1 拆分键是整型时的计算方式 条件 算法 举例 拆分键是整型 分库路由结果 = 根据分库拆分键值在设定的元数据的范围进行路由 分库 ：拆分值为3属于3-4=1，则路由到1分片 方式二：拆分键是日期类型

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和算法详情。 算法列表相关操作 表1 算法列表相关操作 任务 操作步骤 搜索算法 在搜索框中输入关键字搜索相关算法。支持通过算法名称和算法ID搜索。 查看算法详情 单击算法名称，即可查看算法详情页。 编辑算法 单击操作栏的“编辑”，即可编辑算法信息。 删除算法 单击操作栏的“删除”，即可删除算法信息。

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。 无 task FM算法的训练模式(分类、回归) binary_classification dim 使用英文逗号（,）分隔的三个整数，分别表示0次项、线性项及二次项的长度。 1,1,8 num_epochs 迭代数。 100 learn_rate 学习率。 0.01 param_lambda

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算法管理 SDC算法管理 IVS1800算法管理 任务管理 我的算法

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