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offline_platform 否 Object 计算平台信息，type为etl/recall/filter/standard必填，为其他时不必填。 offline_platform包含参数如下： platform，参数类型String，非必选参数，平台名称，支持DLI。
用于推荐效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户，用户需把flowId写到用户行为日志中。 否 数据示例 单击下载样例数据，将样例数据下载至本地 父主题： 数据源管理
最小长度：1 最大长度：64 表4 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。
用于效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户，用户需把flowId写到用户行为日志中。
表9 SpecsConfig 参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。
表5 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。
规格越大，计算越快。 单击“立即创建”。 数据源创建完成后，系统自动跳转至数据源列表页面并提示您数据源创建成功。针对创建好的数据源，您可以进行“删除”操作。您可以在数据源列表页面单击您创建的数据源名称进入数据源详情页面。 父主题： 数据源管理
RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。
如果给定的数值x在该区间范围内则采用以下计算公式处理：“x_new = (x - 50) / (200-50)”，不在区间内的则按异常值处理，如x=80时，x_new = 0.2。 “用户自定义离散”：根据业务需求限定“离散点”。
正则损失计算方式 (regular_loss_compute_mode) 是 enum full指针对全量参数计算，batch则仅针对当前批数据中出现的参数计算，batch模式计算速度快于full模式。默认full。
offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。 storage 是 JSON 请参见表8，信息存储。
offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。 表3 offline_platform参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称，最大长度64，支持DLI。
400 RES.1203 Datasource Error 有离线任务正在运行，无法修改离线计算规格 请检查是否有离线任务正在运行。 400 RES.1204 Datasource Error 有实时任务正在运行，无法修改实时计算规格 请检查是否有实时任务正在运行。
最小值：0 最大值：1 regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。
最小值：0 最大值：1 regular_loss_compute_mode String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization Double 隐向量层L2正则化系数。
最小值：0 最大值：1 regular_loss_compute_mode String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization Double 隐向量层L2正则化系数。
最小值：0 最大值：1 regular_loss_compute_mode String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization Double 隐向量层L2正则化系数。
最小值：0 最大值：1 regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。
最小值：0 最大值：1 regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。
最小值：0 最大值：1 regular_loss_compute_mode String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization Double 隐向量层L2正则化系数。
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