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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
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 =
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
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
23:59:59。 到期后影响 图1描述了套餐包自然语言处理API资源各个阶段的状态。购买后，在计费周期内资源正常运行，此阶段为有效期；资源到期而未续费时，将陆续进入宽限期和保留期。 图1 套餐包自然语言处理API资源生命周期 到期预警 套餐包自然语言处理API资源在到期前第7天内，系统将
本章节以分词为例，介绍如何使用API Explorer调试API。 前提条件 已注册华为账号并开通华为云，并完成实名认证，账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 已开通自然语言处理服务。 操作步骤 登录API Explorer。 登录后，“X-Auth-Token”和“project_id”参数会自动填充，无需填写。
本地调用API 本章节以分词为例，介绍如何使用NLP Python SDK在本地进行开发。 该接口可以对文本进行分词处理，并将识别结果以JSON格式返回给用户。 前提条件 已注册华为账号并开通华为云，并完成实名认证，账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 已开通服务。 操作步骤
华为云推出的自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一款基于人工智能技术，针对各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的云服务，可以帮助用户高效的处理文本，常用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。目前自然语言处理包含了以下
遇见你，遇见未来 华为云 | +智能，见未来 博士招聘 药物研发算法工程师 药物研发算法工程师 领域方向：算法 工作地点： 杭州、上海 药物研发算法工程师 算法 杭州、上海 岗位职责 1、负责药物研发平台的产品规划、设计、开发及其竞争力构建； 2、负责应用计算化学及计算机辅助药物
准备算法相关信息 准备算法相关信息 发布算法时，需要填写算法相关信息，请提前准备。 表1 准备算法相关信息 上传平台 准备项 说明 好望商城 服务商名称 算法发布者的名称。 服务商邮箱 算法发布者的邮箱信息，最多支持5个邮箱。 服务商简介 算法发布者的信息介绍，如企业背景、擅长领域等。
监听器中分配算法和会话保持算法是什么关系？ 会话保持功能，目的是将同一个用户的会话分发到相同的后端节点，共享型负载均衡支持情况如表2所示，独享型负载均衡支持情况如表1所示。 表1 独享型负载均衡会话保持支持情况 分配策略 会话保持类型 L4（TCP、UDP） L7（HTTP/HTTPS）
计费。 欠费影响 图1描述了按需计费自然语言处理API资源各个阶段的状态。购买后，在计费周期内资源正常运行，此阶段为有效期；当您的账号因按需NLP资源自动扣费导致欠费后，账号将变成欠费状态，资源将陆续进入宽限期和保留期。 图1 按需计费自然语言处理API资源生命周期 欠费预警 系
约束与限制 更详细的限制请参见具体API的说明和产品介绍约束与限制。 父主题： 使用前必读
基本概念 账号 用户注册华为云时的账号，账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限，可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体，为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建用户并使用创建的用户进行日常管理工作。 用户 由账号创建的用户，是云服务
议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用资源时，您必须指定其区域终端节点。有关区域和终端节点的更多信息，请参阅自然语言处理服务的地区和终端节点。
知识表示学习是面向知识库中实体和关系的表示学习。通过将实体或关系投影到低维向量空间，我们能够实现对实体和关系的语义信息的表示，可以高效地计算实体、关系及其之间的复杂语义关联。这对知识库的构建、推理与应用均有重要意义。知识表示学习得到的分布式表示有以下典型应用： 1)相似度计算。利
型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。
选择。模型规定了调整参数降低训练对象时，学习算法可以从哪些函数族中选择函数。这被称为模型的表示容量 (representational capacity)。在很多情况下，从这些函数中挑选出最优函数是非常困难的优化问题。实际中，学习算法不会真的找到最优函数，而仅是找到一个可以降低训
imshow(g2) title('取样结果连接图') c = fchcode(su) 2.使用函数 minperpoly 实现 MPP 算法，得到边界的多边形近似。 参考代码： clc clear B = imread('Fig1107(a)(mapleleaf).tif
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 单击算法名称，即可查看算法详情页。
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