的概念是模糊的，并且是跟应用强相关的。不同的应用程序可能需要额外的信息来排序，比如，文档的修改时间，内置的排序函数等。也可以自定义排序函数或者采用附加因素组合这些排序函数的结果来满足特定需求。 两个预置的排序函数： 1 ts_rank([ weights float4[], ] vector

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念是模糊的，并且是跟应用强相关的。不同的应用程序可能需要额外的信息来排序，比如，文档的修改时间，内置的排序函数等。也可以开发自己的排序函数或者采用附加因素组合这些排序函数的结果来满足特定需求。 两个预置的排序函数： 1 ts_rank([ weights float4[], ] vector

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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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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。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改

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念是模糊的，并且是跟应用强相关的。不同的应用程序可能需要额外的信息来排序，比如，文档的修改时间，内置的排序函数等。也可以开发自己的排序函数或者采用附加因素组合这些排序函数的结果来满足特定需求。 两个预置的排序函数： 1 ts_rank([ weights float4[], ] vector

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实时采集业务数据，基于最优算法模型实时调整网络运行配置，针对故障实施自动隔离与自动修复，大幅提升网络使用效率与维护效率。 X 模型训练服务 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务，涵盖数据预处理、特征提取、模型训练、模型验证、推理执行和重训练全流程。服务提供开发环境和

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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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）则只保留最后一行。 WHERE rownum = 1: Flink 需要 rownum = 1 以确定该查询是否为去重查询。 注意事项 无 示例 根据order_id对数据进行去重，其中proctime为事件时间属性列 SELECT order_id, user, product, number

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联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果 支持迁移学习，只需少量数据即可完成非首站点模型训练，提升模型泛化能力 模型自动重训练，持续优化模型效果，解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务，缩短模型交付周期

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部为“关机”。 是，执行6。 否，勾选待关机的云服务器，并单击“关机”。 在“重保护”页面，单击“重保护”。 重保护过程中，请勿对保护组内的容灾站点服务器执行开机操作，否则可能会导致重保护失败。 父主题： 管理保护组

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特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 已发布区域：北京四、北京二

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GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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表单排序 表单创建后，在表单开发页面，鼠标左键选中表单直接上下拖动，可调节表单排序。 表单排序 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，单击应用后的“...”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 鼠标左键选中表单直接上下拖动，即可调节表单排序。

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案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。

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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

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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

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排序规则版本函数 pg_collation_actual_version (oid) 描述：返回当前安装在操作系统中的该排序规则对象的实际版本，目前仅对case_insensitive有效。 返回值类型：text 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接

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（可选）调整员工排序 管理员可调整部门人员的排序，置顶某个员工，方便查看关键人员的信息。 在员工管理界面，单击“调整排序”。 拖动员工信息列表到某个位置，进行排序。 在搜索框中，搜索某个员工，单击，可置顶该员工。 父主题： 通讯录

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