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重新运行被在线服务所引用的召回策略，是否需要重新部署在线服务？ 不需要。重新执行召回策略，产生新的候选集会被在线服务直接引用，无需重启在线服务。 父主题： 自定义场景
核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。
在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ RES从全局角度计算在线服务获得推荐的调用次数，不区分每次调用的用户。例如A用户调用请求推荐接口是每秒5次，B用户调用请求推荐接口每秒5次，当A用户和B用户同时调用此接口时，总的获得推荐的调用请求为A用户和B用户之和，即5+5=10。 父主题：
最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig object 作业配置。
基础问题 什么是RES？ 与其他云服务的关系 如何开始使用RES？ 获取访问密钥（AK/SK） 推荐作业有哪几种创建方式？ 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
specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig object 作业配置信息。
最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。
最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。
specs_config SpecsConfig object 计算规格。 表5 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object 离线计算规格。 nearline Nearline object 近线数据源。
specs_config SpecsConfig object 计算规格。 表6 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object 离线计算规格。 nearline Nearline object 近线数据源。
神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。
specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格配置。 表5 DataConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 Offline object 离线计算规格。 nearline 否 Nearline object 近线数据源。
specs List 计算资源规格列表，表3。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。
URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID。
specs_config SpecsConfig object 计算规格配置。 created_at String 创建时间。 update_at Long 更新时间。
最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格配置。 data_config 是 DataConfig object 数据源配置。
specs_config SpecsConfig object 计算规格配置。 created_at String 创建时间。 update_at Long 更新时间。
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当前服务器的时间大于该时间时，此物品将不会被推荐。如不设置，代表永不失效。 否 author List[String] 作者，一个作者一个元素，信息流推荐场景建议填写。
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