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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
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
使用限制 在使用RES时，需注意以下使用限制。 建议使用支持的浏览器登录RES服务。 Google Chrome : 43.0及更高版本。 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景，建议使用私有网络获取推荐结果。
Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
均值为0，方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布（高斯或者随机分布）。其中 nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 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0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合AdaGrad和RMSProp
求什么类型的操作。 GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE：请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD：请求服务器资源头部。 PATCH：请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时候，PATCH可能会去创建一个新的资源。
均值为0，方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布（高斯或者随机分布）。其中 nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 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0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合AdaGrad和RMSProp
密码，通过已验证手机或已验证邮箱进行验证，输入对应的验证码，如图4所示。 图4 新增访问密钥 单击“确定”，根据浏览器提示，保存密钥文件。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret
图3 单击新增访问密钥 填写该密钥的描述说明，单击“确定”。根据提示单击“立即下载”，下载密钥。 图4 新增访问密钥 密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access
Mozilla、Google都为REST提供了图形化的浏览器插件，发送处理请求消息。 此处以Postman为例，指导您如何通过调用预测接口获取推荐结果。更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装，您也可以直接在Chrome浏览器添加Postman扩展程序（也可使用其它支持发送post请求的软件）。
物品数据中expireTime字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 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 同时，expireTime字段和status字段一样，都可以通过实时数
单击目标服务名称进入服务详情页面，通过单击预测接口右侧的，复制接口地址，调用服务。 图3 获取预测接口 调用接口 Mozilla、Google都为REST提供了图形化的浏览器插件，发送处理请求消息。 预测接口的调用和接口参数请参见预测接口，更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 父主题： 在线服务
optimize_parameters 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 type 是 String 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
Mozilla、Google都为REST提供了图形化的浏览器插件，发送处理请求消息。 此处以Postman为例，指导您如何通过调用预测接口获取推荐结果。更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装，您也可以直接在Chrome浏览器添加Postman扩展程序（也可使用其它支持发送post请求的软件）。
略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对ECS服务，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。多数细粒度策略以API接口为粒度进行权限拆分，RES支持的API授权项请参见《权限策略和授权项》。 如表1所示，包括了RES的所有系统权限。
optimize_parameters 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 梯度下降(grad) 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 自适应梯度(adagrad) 初始梯度累加和 (initial_accumulator_value)
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。
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
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