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update_interval 否 Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer 否 Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows 否 Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。 表6 NearLineRecallParam
update_interval 否 Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer 否 Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows 否 Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。 表7 NearLineRecallParam
update_interval 否 Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer 否 Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows 否 Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。 表6 NearLineRecallParam
update_interval 否 Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer 否 Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows 否 Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。 表5 NearLineRecallParam
update_interval 否 Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer 否 Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows 否 Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。 表5 NearLineRecallParam
update_interval 否 Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer 否 Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows 否 Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。 表5 NearLineRecallParam
update_interval Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。 表7 NearLineRecallParam
发布时间，采用UTC标准时间，单位以秒计。对物品有实时性要求的则必填。 否 expireTime Long 失效时间，采用UTC标准时间，单位以秒计。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。
update_interval Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。 表12 NearLineRecallParam
模型更新间隔：模型更新时间间隔，更新模型文件。 默认“8核|16GiB” 时间间隔10min 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
限，与各个接口所对应的授权项相对应，只有发起请求的用户被授予授权项所对应的策略，该用户才能成功调用该接口。例如，用户要调用接口来查询云服务器列表，那么这个IAM用户被授予的策略中必须包含允许“ecs:servers:list”的授权项，该接口才能调用成功。 支持的授权项 策略包含
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 Regression (LR)。 图6 添加近线排序策略 创建完成后在单击“确认”。保存后的策略会展示在下面的列表中。
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