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查询预置算法 功能介绍 查看预置模型的详情。 URI GET /v1/{project_id}/built-in-algorithms 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
分页查询智能任务列表，包括“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统
安装算法并加载License 当前版本的iClient仅支持展示按永久计费模式的算法，按月或按年计费模式的算法不会展示。 操作步骤 在iClient首页中，选择“系统功能 > 算法商城”。 在设备列表上方单击“微边缘”页签。 安装并启用算法。 在“设备列表”勾选设备。 单击“本地导入”，导入本地已下载的算法。
IA GPU进行计算，尤其是在深度学习、大规模数据处理和高性能计算任务中，能够显著提升计算效率。 优化设计：容器镜像针对特定的任务（如深度学习框架、AI 任务等）进行优化，保证了性能和兼容性。 多种深度学习框架：NVIDIA提供了多个常用的深度学习框架的容器镜像，包括Tensor
算法购买和安装（在线） 购买算法 安装算法并加载License 父主题： 适用于SDC算法
实时推荐算法（Real-time Recommendation） 概述 实时推荐算法（Real-time Recommendation）是一种基于随机游走模型的实时推荐算法，能够推荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。 适用场景 实时推荐算法（Real-time Reco
els[i]]) plt.show() 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
单击页面右上角“商品管理”，单击“已购买算法”。 商品上传：填写商品信息并上传，包括算法上传、应用上传和解决方案上传。 商品管理：包括算法管理（查看已购买算法列表、已上传算法列表和License授权管理列表）、应用管理（查看已购买应用列表和已上传应用列表）和解决方案管理（查看已上传解决方案列表）。 买
华为云MetaStudio分身数字人驱动算法 备案编号 网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 algorithm_id 是 String 算法ID。 请求参数 无 响应参数 状态码：202 No Content 无 请求示例 如下以修改uuid为2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7的算法为例。 DELETE
算法购买和安装（在线） 购买算法 安装算法并加载License 父主题： 适用于IVS1800/ITS800算法
算法购买和安装（离线） 购买算法 申请License 安装算法并加载License 父主题： 适用于IVS1800/ITS800算法
边缘算法和云上算法的区别 边缘算法表示算法模型下发到边缘节点的客户设备中，在客户设备中执行算法分析任务，视频流数据不需要提供到华为云上。 云上算法表示视频流数据需要上传到华为云，在华为云上进行算法分析。 表1 边缘算法与云上算法的差异点 算法分类 算法功能 算法在哪里运行 视频数据传到哪里
单击“进入商城”，进入算法列表页面。 单击页面右上角“商品管理”，单击“已购买算法”。 商品上传：填写商品信息并上传，包括算法上传、应用上传和解决方案上传。 商品管理：包括算法管理（查看已购买算法列表、已上传算法列表和License授权管理列表）、应用管理（查看已购买应用列表和已上传应用列
纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择
准备IVS3800算法 IVS3800支持算法插件、算法容器API和算法虚机API三种算法包，本节介绍三种算法包的命名规范。 算法插件命名规范 插件包命名规范：CPlugin_服务名称_厂家_地域标识_硬件形态_Version.zip 表1 插件包参数说明 参数 说明 服务名称 使用解析算法插件plugin_info
标签传播算法（label_propagation） 功能介绍 根据输入参数，执行label_propagation算法。 标签传播算法（Label Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系
标签传播算法（Label Propagation） 概述 标签传播算法（Label Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点
根据实际源数据集和目标数据集标签列的值修改左侧代码区域中“# Select data from dataframe”下SX和TX的值。 单击图标，运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移，可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。
创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
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