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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算法详情 基本详情 单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本。 图1 算法详情 任务配置 当创建任务配置时，如果关联了算法配置，则在算法详情页，会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息，在此模块还可进行以下操作。 图2 任务配置 表1 任务配置相关操作

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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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TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator，是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每次试验中，对于每个超参，TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型g(x)，选择l(x)

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删除算法 删除我的算法 在“算法管理 > 我的算法”页面，“删除”运行结束的训练作业。您可以单击“操作”列的“删除”，在弹出的提示框中单击“确认”，删除对应的算法。 删除订阅算法 前往AI Gallery，在“我的资产 > 算法”中，单击我的订阅，对需要删除的算法单击“取消订阅”，在弹出的提示框中单击“确认”即可。

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以租户管理员角色登录客户服务云，进入菜单“配置中心>绩效管理>绩效配置”，选择“绩效算法”。 图2 绩效算法界面 点击“新建”，新建绩效算法。 图3 新建绩效算法 绩效算法名称：自定义，不超过100字符。 算法方程式：通过插入变量，构建算法方程式。算法方程式支持输入“+”、“-”、“%”、“*”、“/”、“

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部署您的容器化应用，以及方便的管理和维护。 volcano插件：Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Flink Operator：通过Flink

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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本文介绍如何将开源框架的网络模型，例如Caffe、TensorFlow等框架训练好的模型，通过OMG（Offline Model Generator：离线模型生成器）将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型，模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、量化压缩、内存使用优化等，可以脱离设备完成模型的预处理。OMG工具功能架构如图1所

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本文介绍编译自定义算子时所依赖的Framework组件的接口（这部分接口是内部接口，用户不需要调用）、自定义算子插件开发涉及的接口，接口主要包括非类成员函数、类成员函数，同时本文还介绍了与接口相关的宏。 关于如何使用这些接口进行自定义算子插件的开发以及代码的编译运行指导，请参见《TE自定义算子开发指导》。

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执行IDE-daemon-client命令后，将指定的命令发送Host侧，如果命令需要在Host侧执行，则直接执行；如果命令需要在Device侧执行，则再由Host侧连接Device，然后在Device侧执行命令，具体请参见IDE-daemon-client命令参考。目前IDE-daemon-client命令支持在Host侧 服务器 （PCI

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简介 在IoT数据分析服务资产模型中，可以通过“分析任务”对属性值进行相互运算，并将结果输出到某个属性。 “分析任务”包含三个部分 输入参数 计算公式 输出属性 下面将对“分析任务”进行详细介绍。 父主题： 分析任务定义

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本文介绍独立部署DDK（Device Development Kit）的安装过程以及常见问题处理方法，适用于基于后台命令行的方式进行开发的场景。

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本文介绍编译自定义算子时所依赖的Framework组件的接口（这部分接口是内部接口，用户不需要调用）、自定义算子插件开发涉及的接口，接口主要包括非类成员函数、类成员函数，同时本文还介绍了与接口相关的宏。关于如何使用这些接口进行自定义算子插件的开发以及代码的编译运行指导，请参见TE自定义算子开发指导。您可以在DDK包的安装目录下的ddk/i

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文档约定 本文档仅用于指导租户准备资源（ 云服务器 、网络资源等）并进行SAP HANA的安装。 节点和角色 SAP HANA系统是由一个或多个SAP HANA节点组成的。 Scale Up和Scale Out 从节点扩展方式区分：SAP HANA可以分为Scale Up和Scale

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当我们部署在 裸金属服务器 上的系统出现外部病毒入侵、人为误操作、业务软件Bug等故障场景时，可以通过 云服务器备份 服务（Cloud Server Backup Service， CS BS）为裸金属服务器创建定期自动备份（备份周期最小为1小时）。当上述故障发生时，可通过备份进行快速恢复，避免数据丢失。CSBS将裸金属服务器的配置和所包含的多个云硬

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本文介绍如何将开源框架的网络模型，例如Caffe、TensorFlow等框架训练好的模型，通过OMG（Offline Model Generator：离线模型生成器）将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型，模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、量化压缩、内存使用优化等，可以脱离设备完成模型的预处理。OMG工具功能架构如图1所

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简介 图解HPC解决方案 HPC简介 HPC和公有云 IPoIB功能简介 配额调整

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本文档的部署属于传统方式的B1H部署，介绍了基于SAP HANA数据库的SAP Business One（SAP HANA 版）的部署。文档约定如下：本文档用于指导用户进行SAP Business One（SAP HANA 版）的安装及部署。本文档并不可替代SAP标准文档。在安装和使用SAP Business One过程中，针对SAP B

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