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自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务？ 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务，您可以添加图片或代码进行服务测试，也可以使用URL接口调用。 部署成功后，您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中，查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。
如何获得华为云开发者认证证书 开发者认证总流程如图1和表1所示。购买认证后，仅需完成在线学习和实验练习，并通过理论和实验考试，即可获得开发者认证证书。 图1 开发者认证流程 表1 开发者认证流程说明 步骤 说明 1 购买认证 进入华为云开发者认证页面选择自己需要的开发者认证，在认证详情页面单击“购
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。
紧密中心度算法（closeness） 功能介绍 根据输入参数，执行紧密中心度算法。 紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h
k核算法（kcore） 功能介绍 根据输入参数，执行K核算法。 K核算法是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的体现了节点的传播能力。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
图2 我的开发者学堂-我的认证-我的开发者认证 点击该开发者认证详情页认证步骤的第2步“开始学习”进行课程学习。如图3 图3 进入认证流程-在线学习 父主题： 开发者认证课程学习常见问题
Node2vec算法 概述 Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1
进入需要加入考试的课堂 通过教师的链接加入考试 联系教师获取考试链接。 通过链接登录后，单击“加入考试”。 学生确认信息无误后开始考试。 加入课堂考试 在Classroom官网进入“个人中心”，选择需要考试的对应课程。 进入课堂后，选择“考试”页签，可以查看考试列表，单击需要加入的考试。
账号获取 学生自主注册获取账号 实名认证 获取Classroom学生账号 使用学生账号登录Classroom 父主题： 我的课堂
选择“算法 > 算法管理 > IVS1800算法管理”，勾选需要配置的设备。 单击“启用”，打开启用算法弹窗，如图4所示。 图4 启用算法 勾选需要启用的算法，单击“启用”。 算法配置 在IVS1800算法管理页面，选择目标设备，单击“操作”列的“算法配置”，进入到算法详情页。单击算法卡片，可以查看算法详情、配置算法。
louvain算法（louvain） 功能介绍 根据输入参数，执行Louvain算法。 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 URI POST /ges/v1.0/{p
实验概述：包含了实验时长和实验的基本情况。 实验手册：是教大家如何一步一步完成实验的操作指引。 实验结果：实验报告是根据教学任务每人都必须提交的制式文档。 右侧为开始实验按钮、实验最后的提交时间和提交实验报告。 开始实验。 节点 按钮，可以切换不同的实验主机。 全屏 按钮，可以将实验主机环境实现最大化。
华为云学生账号登录Classroom 进入教学平台 进入需要完成作业的课堂 操作步骤 进入目标课堂页面，通过作业入口即可看到该课堂的所有作业。 选择需要完成作业，单击作业卡片即可进入作业详情。 系统已经作业按照时间维度划分为未提交和已提交，只需要关注未提交的分类即可。 为了更好的筛选作业，将作业截止日期按照时间维
CSS服务中如何修改Elasticsearch和OpenSearch集群的TLS算法？ 支持修改TLS算法的集群：7.6.2及以上版本的Elasticsearch集群、OpenSearch集群 登录云搜索服务控制台。 选择“集群管理”进入集群列表。 选择需要修改的集群，单击集群名称，进入集群基本信息页面。
d=true，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，性能会下降；若directed=false，会报错。 weight 否 String 边上权重。取值为：空或字符串。 空：边上的权重、距离默认为1。 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。
PageRank算法 概述 PageRank算法又称网页排名算法，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个Pag
personalrank算法（personalrank） 功能介绍 根据输入参数，执行personalrank算法。 PersonalRank算法又称Personalized PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与Pag
k核算法（k-core） 概述 k核算法（k-core）是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的体现了节点的传播能力。 适用场景 k核算法（k-core）适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法（k-core）参数说明
为准。 测试算法：在脱敏算法页面，单击对应算法操作栏中的“测试”，即可测试该算法。 建议您在使用算法之前，使用算法测试功能，以保证自己选择了合适的算法。 不同算法是否支持测试因实际算法不同有所差异，请以操作界面为准。 删除算法：在脱敏算法页面，单击对应算法操作栏中的“删除”，即可
NOTIN； 判断左值（标签、id、属性值）是否在右值（必须是array类型）中，和内存版的左值和右值是否有交集的语义有区别。 不支持CONTAIN、NOTCONTAIN、SUBSET等集合运算。 匹配：右值是左值的PREFIX（前缀）、NOTPREFIX（非前缀）、 SUFFIX（后缀）
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