行更新。 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。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 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。

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排序 “排序”处理器用于处理数据的排序。 配置参数 参数 说明 数据集 待排序的数据，可以是上一步传过来的数据，也可以是自定义的数据。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。 参数路径 排序使用的参数。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。 排序方式

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排序 “排序”处理器用于处理数据的排序。 配置参数 参数 说明 数据集 待排序的数据，可以是上一步传过来的数据，也可以是自定义的数据。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。 参数路径 排序使用的参数。 可通过变量的方式引用前序步骤中的数据，请参考引用变量。 排序方式

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排序 ORDER BY SORT BY CLUSTER BY DISTRIBUTE BY 父主题： SELECT

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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排序规则 GaussDB数据库 支持指定模式、表或列的排序规则，支持的范围如下。 排序规则差异说明： 当前仅有字符串类型、部分二进制类型支持指定排序规则，其他类型不支持指定排序规则，可以通过查询pg_type系统表中类型的typcollation属性不为0来判断该类型支持字符序。M

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排序规则 GaussDB 数据库支持指定模式、表或列的排序规则，支持的范围如下。 排序规则差异说明： 当前仅有字符串类型、部分二进制类型支持指定排序规则，其他类型不支持指定排序规则，可以通过查询pg_type系统表中类型的typcollation属性不为0来判断该类型支持字符序。M

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排序规则 GaussDB数据库支持指定库、模式、表或列的排序规则，支持的范围如下。 排序规则差异说明： 当前仅有字符串类型、部分二进制类型支持指定排序规则，其他类型不支持指定排序规则，可以通过查询pg_type系统表中类型的typcollation属性不为0来判断该类型支持字符序

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文件管理是 可信智能计算 服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。 父主题：

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导入排序 CodeArts IDE提供了自动按字母顺序排序导入语句并移除不明确导入的“源代码操作”。 在代码编辑器中，右键单击并选择上下文菜单中的“源代码操作”。或者，按“Shift+Alt+S” /“Alt+Insert”（IDEA快捷键）。 在弹出菜单中，选择“Sort imports”。

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排序规则 GaussDB数据库支持指定模式、表或列的排序规则，支持的范围如下。 排序规则差异说明： 当前仅有字符串类型、部分二进制类型支持指定排序规则，其他类型不支持指定排序规则，可以通过查询pg_type系统表中类型的typcollation属性不为0来判断该类型支持字符序。M

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行更新。 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。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 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。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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ts_rank_cd(to_tsvector('zhparser',body), query) AS rank FROM tsearch.ts_zhparser, to_tsquery('排序') query WHERE query @@ to_tsvector('zhparser',body); id |

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，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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预测接口（排序） 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量，默认返回50条。 user_id 是

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进行排序 对表单中的字段进行排序设置。 进行排序 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击对应的应用，进入应用开发页面。 在表单页面，单击“排序”。 图1 单击隐藏 在弹出的页面，单击“选择字段进行排序”。 根据业务需求，选择所需的字段、设置排序规则后，单击“排序”。

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，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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