深入理解分布式一致性算法 4
介绍Paxos算法在分布式系统中的应用
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。
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）。
官方算法 - 边缘服务器ECS | 百度智能云文档
官方算法 边缘服务器ECS为用户提供丰富的官方算法，适用于智慧零售、智慧工地、智慧营业厅等多种应用场景。 路径 登录 ECS控制台 。 点击左侧导航栏“算法仓库”，选择 算法管理 。 点击 官方算法 ，查看、管理本账户所拥有的官方算法。 官方算法列表 展示该账号已购买的全部官方算法，展示方式包括：所有算法、所有版本。
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）。
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。
多合一算法 - 边缘服务器ECS | 百度智能云文档
多合一算法 边缘服务器ECS为用户提供算法编排服务，用户可以依照需求，自定义添加、编辑、管理多合一算法。 多合一算法，将多个子算法合成为一个完整算法，大幅节约算法所占用的各项资源。帮助用户在有限的算力下同时使用更多算法，增强算法能力、提高算力利用率、实现更多的业务需求。 路径 登录 ECS控制台 ； 点击左侧导航栏“算法仓库”，选择 算法编排 。 点击 多合一算法 ，查看、管理全部的多合一算法。
006-回归算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
GBDT回归 GBDT是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。GBDT中的树是回归树（不是分类树），GBDT用来做回归预测，调整后也可以用于分类。 输入 输入一个数据集，数据集的特征列是数值或数组类型，标记列是数值类型。 输出 输出GBDT回归模型。
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)。
007-异常检测算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
007-异常检测算法 异常检测算法 IsolationForest 在高维数据集中实现异常值检测的一种有效方法是使用随机森林。隔离森林（IsolationForest）通过随机选择特征然后随机选择所选特征的最大值和最小值之间的分割值来隔离观测。 由于递归划分可以由树形结构表示，因此隔离样本所需的分割次数等同于从根节点到终止节点的路径长度。 在这样的随机树的森林中取平均的路径长度作为决策量度。
