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identity": { "methods": [ "password" ], "password": { "user": { "name": "username", "password": "********", "domain
X-Domain-ID：账号ID。 对于获取用户Token接口，由于不需要认证，所以只添加“Content-Type”即可，添加消息头后的请求如下所示。
failed_times 是 String 服务失败调用次数。 publish_time 是 Long 服务发布时间。 flows 是 List 服务流程信息。 update_time 是 Long 服务更新时间。
计费相关 如何查看RES正在收费的作业？ 如何查看RES消费详情？ 数据源如何收费？ 智能场景和自定义场景如何收费？
417 Expectation Failed 服务器无法满足Expect的请求头信息。 422 UnprocessableEntity 请求格式正确，但是由于含有语义错误，无法响应。
"message": "Succeed to update service." } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_code": "res.2301", "error_msg": "Failed
} 失败响应示例 { "is_success": false, "error_code": "res.2301", "error_msg": "Failed to resolve the token from the request." } 父主题： 作业相关
} 失败响应示例 { "is_success": false, "error_code": "res.2301", "error_msg": "Failed to resolve the token from the request." } 状态码 状态码请参见状态码
"message": "Succeed to subcribe service." } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_code": "res.2301", "error_msg": "Failed
ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。
表12 online_training_config 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 spec_id 是 Integer 训练作业选择的资源规格ID。
ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。 父主题： 基础问题
数据导入 数据导入介绍 数据导入即读取经过“数据结构”生成的数据，对每条数据进行校验。推荐系统保留字段需校验类型和数据合法性、自定义字段校验类型，输出错误报告。如果数据完全符合要求，会生成推荐系统所需要的宽表和画像数据。 宽表：推荐系统内部格式，以行为数据为主，将行为数据中涉及到的用户数据和物品数据整合成一条数据
message": "Succeed to open apig" } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_code": "res.2522", "error_msg": "Datasource connection failed
"2core|8GB", "specification": "c2.m8.g0" } ] } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_code": "res.2301", "error_msg": "Failed
1547866687137, "update_time": 1547866687137 } ] } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_code": "res.2301", "error_msg": "Failed
0.000" } } } } } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_code": "res.xxxx", "error_msg": "Failed
Succeed to connection resource." } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_code": "res.2522", "error_msg": "Datasource connection failed
召回策略 召回是指对大量的物品做初选，为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。召回策略中内置了多种召回方式，您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群，将生成每个分组的热度推荐
cloudtable.com:2181,cloudtable-res-zk3-gqefTdc8.cloudtable.com:2181,cloudtable-res-zk1-3FsKGq9h.cloudtable.com:2181", "state": "FAILED
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