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带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths） 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1
Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
Object 算法参数。详情请参考各算法参数描述。 表2 2.1.7版本新增Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 executionMode 否 String sync：同步 async：异步 默认值为“async”。 支持的算法（以下显示的均为算法实际调用时的名称）： k_hop
确认订单信息无误后，去支付、付款即可完成套餐包的购买。 购买成功后，在“算法中心 > 算法服务包”中可看到该算法包已购买的路数，在“算法中心 > 我的算法服务”中可看到已购算法包包含的算法清单。 部署算法服务 进入“我的算法服务”，单击目标算法服务“操作”列的“部署”，进入“部署算法”页面。 参考表1填写相关参数。
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。
以上信息填写完成后，单击“创建”新建算法。 查看算法详情。 算法新建后，在“算法列表”可以查看新建的算法，单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息和算法详情。 算法列表相关操作 表1 算法列表相关操作 任务 操作步骤 搜索算法 在搜索框中输入关键字搜索相关算法。支持通过算法名称和算法ID搜索。 查看算法详情
训练算法 平台支持算法创建。用户可通过指定算法的运行镜像和上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建，创建的算法可用于训练任务中。创建训练算法时可根据算法类型单独上传训练文件或将训练文件放置在镜像中，通过选择对应镜像时获取算法文件。 添加算法 准备数据。 准备用途为“训练/评测”的镜像和版本，详情可参考镜像仓库。
修改负载均衡算法 防护网站配置了一个或多个源站地址时，WAF支持配置多源站间的负载均衡算法，WAF支持的算法如下： 源IP Hash：将某个IP的请求定向到同一个服务器。 加权轮询：所有请求将按权重轮流分配给源站服务器，权重越大，回源到该源站的几率越高。 Session Hash
设备ID 设备的硬件ID。 可通过以下两种方式获取： 查看贴在设备上的SN标签。 登录iClient算法商城页面，在设备列表中勾选设备，单击右下角，在弹出的界面中单击“批量导出”，导出硬件ID。 License分配值 支持的摄像机分析路数。 针对IVS1800算法：取值范围为1~
Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
Louvain算法 概述 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。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数
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。
购买算法包 算法包说明 视频智能分析服务支持按算法包购买，您可以根据业务需求选择购买使用不同的算法包，算法包包含了若干算法。具体的算法包说明请参见算法包介绍。 如何购买算法包 登录视频智能分析服务管理控制台，进入“总览”页面，单击“购买平台算法包”。 或者在“算法中心 > 算法服务
IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 2 python3 -m pip install tensorflow-cpu
拆分算法概述 支持的拆分算法概览 DDM是一个支持既分库又分表的数据库服务，目前DDM分库函数与分表函数的支持情况如下： 表1 拆分算法概览表 拆分函数 描述 能否用于分库 能否用于分表 MOD_HASH 简单取模 是 是 MOD_HASH_CI 简单取模（大小写不敏感） 是 是
准备IVS1800算法 算法文件命名规范（基于Hi3559A） 命名规范：服务商名称_目标物体_H-版本号-32/64位算法标识符.xxx.rpm 举例：如fws_helmet_H-V1.0.0-1.xxx.rpm 服务商名称：建议使用服务商名称简写。 目标物体：建议使用目标物体的英文单词
准备ITS800算法 算法文件命名规范（基于昇腾310） 命名规范：服务商名称_目标物体_A-版本号-32/64位算法标识符.tar.gz 举例：如fws_helmet_A-V1.0.0-1.tar.gz 服务商名称：建议使用服务商名称简写。 目标物体：建议使用目标物体的英文单词，且
算法的启动文件，直接填写相对路径，如 “main.py” 或“tools/main.py”。 需要编译的依赖（可选） 如果使用了第三方的需要编译的算法库，将编译脚本或编译产物或依赖库添加到算法文件根目录下。推荐将通用依赖编译安装操作放在算法绑定的用户自定义镜像。 不支持动态联网安
默认值为“async”。 支持的算法（以下显示的均为算法实际调用时的名称）： shortest_path shortest_path_of_vertex_sets offset 否 Integer 同步结果的偏移量，默认值为“0”。 说明： executionMode=sync时有效。 支持的算法（以下显示的均为算法实际调用时的名称）：
算法公共参数 请求参数 表1 请求Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字，详见具体的各个算法。 parameters 否 Object 算法参数。详情请参考各算法参数描述。 output 否 Object 结果输出参数。具体请见表2。
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