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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

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”。

查看更多 →

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

查看更多 →

排序SELECT ORDER BY SORT BY CLUSTER BY DISTRIBUTE BY 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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：

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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”。

查看更多 →

型也可以被标记为可排序的，并且在一种可排序数据类型上的域也是可排序的）。如果该表达式是一个列引用，该表达式的排序规则就是列所定义的排序规则。如果该表达式是一个常量，排序规则就是该常量数据类型的默认排序规则。更复杂表达式的排序规则根据其输入的排序规则得来。 排序规则组合原则 当表达

查看更多 →

型也可以被标记为可排序的，并且在一种可排序数据类型上的域也是可排序的）。如果该表达式是一个列引用，该表达式的排序规则就是列所定义的排序规则。如果该表达式是一个常量，排序规则就是该常量数据类型的默认排序规则。更复杂表达式的排序规则根据其输入的排序规则得来。 排序规则组合原则 当表达

查看更多 →

型也可以被标记为可排序的，并且在一种可排序数据类型上的域也是可排序的）。如果该表达式是一个列引用，该表达式的排序规则就是列所定义的排序规则。如果该表达式是一个常量，排序规则就是该常量数据类型的默认排序规则。更复杂表达式的排序规则根据其输入的排序规则得来。 排序规则组合原则 当表达

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

ts_rank_cd(to_tsvector(body), query) AS rank FROM tsearch.pgweb, to_tsquery('america') query WHERE query @@ to_tsvector(body) ORDER BY rank DESC LIMIT

查看更多 →