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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。 表5 jobConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 n
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。 请求示例 查询当前工作空间下的数据源 /v2.0/testuui
作业类型、创建方式、选择目录、作业责任人、作业优先级、日志路径均选择默认参数。 单击“确定”，页面提示作业新建成功即完成新建作业。 从“节点库”中选择“数据集成”下的“RestClient”节点，拖拽节点如图1所示。“RestClient”节点参数配置说明请参见 “数据治理中心 DataArts
已经获取访问密钥（AK/SK）。 通过OBS管理上传数据 本文档中，采用管理控制台上传数据至OBS。 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在RES同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与RES在同一区域。 将本
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10 jobs 参数 参数类型 描述 category String
作业类型、创建方式、选择目录、作业责任人、作业优先级、日志路径均选择默认参数。 单击“确定”，页面提示作业新建成功即完成新建作业。 从“节点库”中选择“数据集成”下的“RestClient”节点，拖拽两个节点并关系如图1所示。“RestClient”节点参数配置说明请参见“数据治理中心 DataArts
场景式推荐 提供多维度的场景推荐，含猜你喜欢、关联推荐、热门推荐，一键式操作，降低客户接入门槛。 近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习，近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物品推荐用户四种全面的推荐对象，用户根据场景选择不同的推荐实体。
某电商的客户。 物品 被推荐的内容，一般是指业务系统提供的给其用户的商品。例如，某视频网站的视频。 召回策略 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。 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、 特征过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。
创建自定义场景 自定义场景作为一个包含多个子任务的作业，通常用于多个召回、过滤、排序等任务。 创建自定义场景 召回策略 召回策略通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集。 召回策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。
最大值：1000 batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。 表20 Initial 参数 是否必选 参数类型
Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为
最大值：1000 batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。 表21 Initial 参数 是否必选 参数类型
最大值：1000 batch_size Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train Boolean 重新训练。 表22 Initial 参数 参数类型 描述
最大值：1000 batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。 表20 Initial 参数 是否必选 参数类型
最大值：1000 batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。 表20 Initial 参数 是否必选 参数类型
最大值：1000 batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。 表20 Initial 参数 是否必选 参数类型
最大值：1000 batch_size Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train Boolean 重新训练。 表22 Initial 参数 参数类型 描述
优化器类型。现仅提供一种字段。 ftrl：指定为使用ftrl优化器。 initial_accumulator_value 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0,1]，默认值为0.1。 lambda1 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0
优化策略相关参数 优化器类型：ftrl。适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。
略-近线特征工程中创建完成后才可以正常使用排序策略。 在“创建自定义场景”页面，进入“排序策略”页签，单击“添加近线排序策略”。 进行在线学习参数配置。 名称：自定义在线排序策略名称。 离线排序策略：从下拉框中选择已经创建完成的排序策略-离线排序策略作业名称。 优化器类型：具体参数解释请参见Logistic
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