009-Python算法组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
009-Python算法组件 Python算法组件 注意 ：Python算法组件，需连接Python预测组件。 AP聚类 AP 算法的基本思想是将全部样本看作网络的节点，通过网络中各条边的消息传递计算出各样本的聚类中心。聚类过程中，共有两种消息在各节点间传递，分别是吸引度(responsibility)和归属度(availability)。
资源队列管理详情 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
队列详情概览 进入队列详情页，您将看到队列的基本信息与资源概览面板。 基础信息 队列名称/ID ：队列的唯一标识。 所属资源池 ：该队列归属的物理或逻辑资源池。 GPU虚拟化 ：显示是否开启GPU虚拟化功能。 调度策略 ：当前生效的调度算法配置。 超时重排策略 ：任务排队超时后的处理策略。 闲时资源出借 ：显示是否配置了闲时资源出借给其他队列。
015-图算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
015-图算法 图算法 FastUnfolding FastUnfolding 算法是基于模块度对社区划分的算法。FastUnfolding 算法是一种迭代的算法，主要目标是不断划分社区使得划分后的整个网络的模块度不断增大。 输入 输入数据集，包括源顶点列，目标顶点列，边权值列（可选）。
配置视频设备算法参数 - 边缘服务器ECS | 百度智能云文档
数组每一项是一个算法的配置。这里不支持部分修改，每次需要指明全部任务的配置，不指定则默认为空配置。 +name String 是 算法英文名称 face +param Array of JSON 否 算法参数组配置，默认为空。
010-NLP算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
010-NLP算法 NLP算法 Bert命名实体识别 BERT 采用了 Transformer Encoder 的模型来作为语言模型，Transformer模型完全抛弃了 RNN/CNN 等结构，而完全采用 Attention 机制来进行 input-output 之间关系的计算。
算法介绍 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
算法介绍 算法介绍 百度Elasticsearch向量引擎提供了两种向量检索算法： linear 算法和 hnsw、hnsw_sq8、hnsw_qp、ivf、ivf_pq、ivf_hnsw、ivf_hnsw_pq 等 ANN 算法（Approximate Nearest Neighbor，近似最近邻算法）。
根据资源分组进行项目或部门间的成本分摊或权限控制 - 资源管理 | 百度智能云文档
配置步骤 1：资源管理平台⽀持根据资源分组出账： 创建与真实企业组织结构一致的分组管理 在创建云产品时选择关联的资源分组或者再资源管理对应分组中添加资源 查看对应部门或项目的分组账单，或进一步导出账单，最终实现各部门或项目间的成本分摊 2：资源管理支持对于根据资源分组进行对于资源管理自身权限的授权，以及根据资分组对云服务资源进行赋权。
全量更新资源的绑定关系 - 标签管理TAG | 百度智能云文档
全量更新资源的绑定关系 描述 本接口用于更新资源与标签的绑定关系 传参是需传入资源的全量标签信息，如原有3个标签，现删除1个标签的情况下新增2个标签，则应传入全量4个标签 请求 请求结构 Plain Text 复制 1 POST /v{version}/tag?
简化部署多资源及定义资源间依赖关系 - 云编排服务COS | 百度智能云文档
简化部署多资源及定义资源间依赖关系 概述 利用云编排服务，简化云上资源部署，用于批量创建资源，满足复杂场景或者动态化场景的需求。 需求场景 某客户需要配置三线（移动、联通、电信）外网机器,单个主机配置大约需要10余步操作，创建较繁琐，N台操作则需10*N步。 方案概述 如下图示，利用云编排服务，简化云上资源部署。
资源加入资源分组 - 资源管理 | 百度智能云文档
资源加入资源分组 描述 本接口用于把资源加入到资源分组中 请求 请求结构 Plain Text 复制 1 POST /v1/res/resource?force=false 请求头域 除公共头域外，无其它特殊头域。 请求参数 参数名称 类型 是否必需 参数位置 描述 bindings List< OpenGroupResInfo > 是 body 需要绑定的资源和分组关系列表。
