深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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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登录后iClient界面会同步显示商城推荐的一些算法。您可以单击“换一批”，快速选择需要的算法进行购买。 请使用华为云账号名和密码登录好望商城，使用手机号码无法在iClient侧登录好望商城。 单击右上角“进入商城”，进入好望商城。 输入关键字搜索需要的算法，或者根据算法类型、应用场景等搜索符合要求的算法。 单击想要购买的算法，查看算法详情。

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要求iClient与好望商城的网络互连。 操作步骤 在iClient首页中，选择“系统功能 > 算法商城”。 单击界面右上角的“登录”，使用华为云账号名和密码登录好望商城。 登录后iClient界面会同步显示商城推荐的一些算法。您可以单击“换一批”，快速选择需要的算法进行购买。 请使

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根据需要上传的算法填写商品属性，单击“下一步”。 在“上传算法包”区域中，将本地算法包拖动到该区域。 根据界面提示上传对应的算法包，如选择多个适用平台，则可在两个算法框区域同时上传两个对应的算法包。 根据界面提示，参见图2填写算法详细信息，详细的参数介绍请参见准备算法相关信息。 图2 填写算法详细信息 填写关联商品

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发布算法 发布流程 发布准备 算法发布 父主题： 商品发布

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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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绩效算法 前提条件 租间已开启“绩效管理”特性。 使用系统管理员身份登录客户服务云。 选择“呼叫中心管理> 租户管理”。 选择目前的租户名称，点击“管理”。 选择“虚拟呼叫中心 > 特性选择”，开启“绩效管理”特性。 图1 开启绩效管理特性 “绩效管理”特性与AppCube特性依

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"common" } } 响应示例 状态码： 200 部署算法响应体 { "alg_name" : "入侵检测" } 状态码 状态码 描述 200 部署算法响应体 400 请求错误 500 内部错误 父主题： 算法中心

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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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当计算路由结果时，计算拆分键值的CRC32值然后对102400取余，根据计算结果落到某个范围进行路由（大小写敏感）。 算法计算方式 方式一：拆分键非日期类型 表1 拆分键非日期类型 条件 算法 举例 拆分键非日期类型 分库路由结果 = crc32(分库拆分键值) % 102400 分表路由结果 =

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训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。

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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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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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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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支持task、支持生命周期管理、支持指定队列、支持优先级调度等。Volcano Job更加适用于机器学习、大数据、科学计算等高性能计算场景。 应用扩缩容优先级策略（Balancer与BalancerPolicyTemplate）：开启Volcano应用扩缩容优先级策略后，将会在集群

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系数。 返回结果数据。 算法应用场景 数字人语音驱动算法可用于短视频制作、直播、交互等场景。在特定场景中，可替代人快速生成视频内容，以提升内容生成的效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数的关系，实现使用语音生成视频的能力。在使用数据人形象生成视频的场景，包括短视频制作、直

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000.00 每套 算法设计与优化服务 AI算法设计与优化-基础版 对人工智能场景为简单场景的企业或政府单位进行算法设计，形成可帮助算法能力较弱的技术人员完成后续开发的技术方案报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法设计与优化-标准版 对人工智

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detection）,具体格式请见filters元素格式。 支持的算法： filtered_n_paths 响应示例 根据输入参数，执行指定算法，查询算法结果（根据算法请求返回的job_id，调用查询job_id接口获取算法结果）。 状态码： 200 成功响应示例 { "data":

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执行算法 功能介绍 根据输入参数，执行指定算法。 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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