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您可以前往排序策略列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚创建的作业“状态”为“计算中”，当作业“状态”变为“计算成功”时，表示作业运行结束，生成的候选集ID将使用于在线服务，为用户生成推荐列表。当作业“状态”变为“计算失败”时，您可以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。
场景 创建自定义场景 创建智能场景 查询场景详情 查询场景列表 更新自定义场景内容 更新智能场景内容 删除场景 父主题： API
全局配置API 计算资源配置 新增场景 查询场景 删除场景 全局指标配置 获取全局配置指标 查询配额信息 父主题： API（V1不推荐）
提交排序作业 提交排序任务API 查询ModelArts服务AK/SK 关联AK/SK到ModelArts服务 查询ModelArts计算节点规格 父主题： 作业相关API
训练作业 新建训练作业 新建多个训练作业 查询训练作业 修改训练作业参数 删除训练作业 查询训练作业候选集 父主题： API
√ √ 查询工作空间列表 √ √ 修改工作空间 √ x 删除工作空间 √ x 新增数据源 √ x 查询数据源详情 √ √ 查询数据源列表 √ √ 修改数据源 √ x 删除数据源 √ x 新增场景 √ x 查询场景 √ √ 查询场景列表 √ √ 修改场景 √ x 删除场景 √ x 运行场景
计算资源配置 增加计算资源 更改计算资源 删除计算资源 查询计算资源列表 按类型查询计算资源 获取资源列表 父主题： 全局配置API
“画像查询”。 单击目标报表名称查看具体报表信息。 图1 查看报表 用户报表：根据不同数据格式展示用户数据的类型、最大值和最小值。您可以单击相关数据后的查看数据的详细信息。 百分位数：将数据进行排序，统计该数据在整个数据中所占的百分比。 图2 百分位数 分布统计：通过查看分布统计
0/{project_id}/workspaces res:workspace:add √ √ 查询工作空间详情 GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id} res:workspace:get √ √ 查询工作空间列表 GET /v2.0/{project_id}/workspaces
将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。取值relu/sigmoid/tanh，默认relu。 子网络结构 (sub_net_architecture) 是 List[Int] 特征向量之间使用神经网络核来计算相互关系时，该神经网络的结构。每一层的节点数取值范围为[1,100]，深度不超过5层。默认40,5。
提交数据质量作业 提交数据质量作业API 查询全局特征配置 父主题： 作业相关API
提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题： 作业相关API
API 在线服务 场景 工作空间 数据源 查询规格 训练作业 调度
在线服务 新建在线服务 查询在线服务详情 修改在线服务参数 删除在线服务 父主题： API
查看在线服务详情 当在线服务创建成功后，您可以进入“在线服务”页面，来查看服务详情。 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入“在线服务”管理页面。 您可以在服务列表直接查看服务的“名称”、“状态”、“调用总次数”、“开通状态”和“服务类型”等。 当服务部署成功
创建的场景是否会立即发布？ 最小在线并发规格支持弹性伸缩，是否设置最小规格即可？ 是否有样例数据支撑我进一步了解RES？ 什么是区域、可用区？ API查询列表的接口返回结果是否支持分页？
如何查看RES正在收费的作业？ 在RES管理控制台，单击左侧菜单栏的“总览”，您可以在“总览”区域查看智能场景和自定义场景中处于“运行中”状态的作业。再根据实际情况进入对应管理页面，“终止”或“删除”对应场景停止收费。 父主题： 计费相关
由itemid组成的List。需要在部署服务的时候与物品-物品协同过滤算法一起使用，并提供物品-物品相似度查询功能。 others_users 否 List 由userid组成的List。提供多用户候选集查询功能。 context 否 String 上下文信息，可用于配置在线过滤黑名单列表，列表中
训练作业描述，最大长度为256字符。 spec_id 是 Int 训练作业选择的资源规格ID。在使用ModelArts之前需要查询ModelArts服务AK/SK并确保关联AK/SK到ModelArts服务，然后通过查询ModelArts计算节点规格获取spec_id返回的值。 run_path 是 String
label：客体的属性名称。 orde：排序规则，asc是升序排列，desc是降序排列。 profile_query - 对用户画像进行字段查询，传入string数组进行查询。 单纯用户推荐预测JSON请求体如下，仅针对用户进行个性化推荐。 { "id":"user1", "rec_num":
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