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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单击，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 单击“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。 图3 创建镜像 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

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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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验”，根据用户选择的指标进行计算。 完成以上所有信息配置后，点击“保存”，即完成绩效算法设置。 在“操作”栏，可以对当前绩效算法进行“编辑”，“删除”或者“引用列表”。绩效算法如果被绩效计划所引用，则不允许删除， 可以修改。 父主题： 绩效配置

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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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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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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模型列表 选择待导入、转换的模型，单击“Operation”列的“Apply”。 如果是“om”格式的模型，待模型导入成功后，HiLens Studio右下角会提示“Model imported successfully.”，文件夹“model”下会显示新导入的模型文件。 如果是非“om”格式的模型，会弹出“Convert

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部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。

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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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部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于华为自研的鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。

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速响应； 集成化的实训环境：开箱即用的实训环境，覆盖CAD、CAE、CAM、MOM等主流工业软件工具； 便捷实验报告管理：实时记录实验过程，实验数据可一键生成完整报告提交，提高教学效率； 可视化的学习中心：提供教学过程管理功能，可视的学习数据，客观评价用户学习状态。 父主题： 方案概述

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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对象存储服务 （Object Storage Service，OBS）。媒体处理服务使用OBS管理媒体文件，媒体文件需上传到OBS才能进行转码，并将转码后的输出文件写入OBS。OBS更多信息请参见OBS帮助中心。 桶 OBS中存储对象的容器。OBS提供了基于桶和对象的扁平化存储方式，桶中的所有

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支持近300个遥感计算算子、矢量分析算子和专题算法接口，满足不同业务场景的计算与分析需求；支持JavaScript和Python脚本语言，提供线上开发和线下SDK两种方式，用户可使用自己熟悉的开发环境。 图5 北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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如何在训练中加载部分训练好的参数？ 在训练作业时，需要从预训练的模型中加载部分参数，初始化当前模型。请您通过如下方式加载： 通过如下代码，您可以查看所有的参数。 from moxing.tensorflow.utils.hyper_param_flags import mox_flags

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