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standard_deviation Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value Double 最大值。 最小值：0 最大值：1 表28 Optimizer 参数 参数类型 描述 type String
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 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。
在购物车场景，使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集，而为了尽可能保证推荐的匹配度，要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等属性吻合，所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到的满足条件物品列表item1， 对离线生成的items2进行如
参见获取项目名称、项目ID、区域ID。 获取需要上传通道的ID（streamId）。 单击近线数据源的“详情” 图1 获取通道ID 上传实时数据，示例代码如下，其中，“streamId”的配置值要与步骤2中“通道ID”的值一致。 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Error 重复的key值 请检查key值是否重复。 400 RES.3410 Basic Error 不支持的key值({0}) 请检查的key值是否负荷文档要求。 400 RES.3411 Basic Error 工作空间({0})下的资源未清空 请清空该工作空间下的资源。 400
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：通过查看分布统计了解各参数下参数值的分布情况。如可以根据性别展示数据中的性别数据分布。可通过查看标签，了解数据中各种标签的分布情况。
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[0,1]，默认值为0。 lambda2 是 Double 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 learning_rate
配置物品status状态，完成物品的上下架 在推荐系统中，有一种常见的场景，最终推荐列表是否展示无库存或者已下架商品。针对此场景，RES系统在物品表中提供status字段来实现物品的上下架。 参考准备离线数据源中的物品表字段介绍，status置为0，代表该物品可被推荐。statu
最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double 最大值。 最小值：0 最大值：1 表21 Optimizer 参数 是否必选
每张表的表结构必须符合推荐系统的要求，列名和字段类型需要和规范中保持一致（参考下面的表结构说明）。 每张表中填充的数据，必须符合推荐引擎的要求。 对于业务数据中无法提供的字段可以填NULL。 用户属性表 用户属性表记录用户的属性信息，例如地域、爱好等，属性名和属性值成对出现。
standard_deviation Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value Double 最大值。 最小值：0 最大值：1 表23 Optimizer 参数 参数类型 描述 type String
最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double 最大值。 最小值：0 最大值：1 表22 Optimizer 参数 是否必选
最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double 最大值。 最小值：0 最大值：1 表21 Optimizer 参数 是否必选
最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double 最大值。 最小值：0 最大值：1 表21 Optimizer 参数 是否必选
最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double 最大值。 最小值：0 最大值：1 表21 Optimizer 参数 是否必选
standard_deviation Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value Double 最大值。 最小值：0 最大值：1 表23 Optimizer 参数 参数类型 描述 type String
请求是否成功。 message string 响应返回消息。 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。 示例 请求示例 { "type":"config_load_path"
对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中username为用户名，domainname为用户所属的账号名称，********为用户登录密码，xxxxxxxxxx为project的名称，如“cn-n
行为类型：选择需要进行评估的行为类型，如物品曝光。 阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户指
“添加推荐候选集”（选择离线或近线任务所生成的推荐候选集进行排序） 任务别名和UUID：单击操作列表的“选择”添加离线或近线的任务名称和候选集ID。 优先级：优先级高的推荐结果将确保展示在优先级低的之前。 同优先级数据占比：优先级相同的推荐候选集，该占比展示推荐数量，同优先级下的数据占比之和需要等于100%。
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