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排序
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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
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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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数据存储输出
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64}$ 数据存储： 配置项英文名：dataStore 说明： 数据存储，如果需要把管道输出数据保存，则需要指定存储。如果没有指定存储，管道输出数据则不保存。 必选： 是 子配置项： 数据存储配置包含如下子配置项： 存储组ID、存储组名称、数据存储ID、数据存储名称、数据存储属性。
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排序
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数据输出配置
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排序SELECT
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导入排序
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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
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排序规则
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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
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case_insensitive为不敏感排序，结果集不确定，再使用敏感排序筛选，会有结果集不稳定的问题，因此语句中避免出现敏感排序和不敏感排序混用。 使用collate case_insensitive指定字符类型为大小写不敏感后，性能较使用前会有所下降，因此性能敏感场景需谨慎评估后使用。
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排序规则
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case_insensitive为不敏感排序，结果集不确定，再使用敏感排序筛选，会有结果集不稳定的问题，因此语句中避免出现敏感排序和不敏感排序混用。 使用collate case_insensitive指定字符类型为大小写不敏感后，性能较使用前会有所下降，因此性能敏感场景需谨慎评估后使用。
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排序规则
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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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排序策略-离线排序模型
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神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0.8。 重新训练 对第一次训练无影响，仅影响任务重跑。 “是”：清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”：导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。
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数据集按列排序
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数据集按列排序 概述 对输入数据集，按照选择的一些列，进行排序，生成新的数据集。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明
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创建“查询设备”脚本
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单击编辑器上方的，保存脚本。 测试脚本能否正常执行。 单击编辑器上方的，执行脚本。 在界面底部，直接单击测试窗口右上角，执行脚本。 执行成功后，会在“输出”页签返回全部设备信息。 测试成功，单击编辑器上方的，启用脚本。 父主题： 创建业务逻辑
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输出
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预测接口（排序）
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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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排序策略
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full：指针对全量参数计算。 batch：则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明： batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的特征向量的长度。默认10。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。
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进行排序
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排序查询结果
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需要特别注意的是，排序函数不使用任何全局信息，所以不可能产生一个某些情况下需要的1%或100%的理想标准值。标准化选项32 (rank/(rank+1))可用于所有规模的从零到一之间的排序，当然，这只是一个表面变化；它不会影响搜索结果的排序。 下面是一个例子，仅选择排名前十的匹配： 1
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排序查询结果
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需要特别注意的是，排序函数不使用任何全局信息，所以不可能产生一个某些情况下需要的1%或100%的理想标准值。标准化选项32 (rank/(rank+1))可用于所有规模的从零到一之间的排序，当然，这只是一个表面变化；它不会影响搜索结果的排序。 下面是一个例子，仅选择排名前十的匹配： 1
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