Estimation，即梯度的未中心化的方差）进行综合考虑，依次计算出更新步长。 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。 数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频

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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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抖音热搜榜 抖音热搜榜连接器基于抖音的搜索引擎，根据用户搜索、关注、浏览等数据，推送出当下最热资讯、最多人搜索热词，包含“获取抖音热搜榜单”执行动作。 连接参数 抖音热搜榜连接器使用APIkey认证，创建抖音热搜榜连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明

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系统中已经创建的设备名，当规则级别是产品级时，不用传设备名的参数。 topic string 否 设备对应的Topic的名称，只能使用pub权限的Topic，每个设备的Topic只能添加到一个规则下面，不能重复添加到不同的规则，当规则的级别是产品级时，不用传Topic的参数。 is_base64

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0} 通常的权重是用来标记文档特殊领域的词，如标题或最初的摘要，所以相对于文章主体中的词它们有着更高或更低的重要性。 由于较长的文档有更多的机会包含查询词，因此有必要考虑文档的大小。例如，包含有5个搜索词的一百字文档比包含有5个搜索词的一千字文档相关性更高。两个预置的排序函数都采用

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trace_id 是 String 消息追踪ID，标识本次请求的推荐结果。 rec_num 是 Integer 返回的结果数量。 user_id 是 String 用户ID content 是 List 请参见表4，推荐物品的内容。 表4 content参数说明 参数名称 是否必选 参数类型

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 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

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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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提交排序作业 提交排序任务API 查询ModelArts服务AK/SK 关联AK/SK到ModelArts服务 查询ModelArts计算节点规格 父主题： 作业相关API

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现的地方在文档中的重要性。然而，相关性的概念是模糊的，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

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Service，简称DAS）修改。 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 云数据库 RDS”，进入RDS信息页面。 在“实例管理”页面，选择目标实例，单击操作列的“登录”，进入数据管理服务实例登录界面。 您也可以在“实例管理”页面，

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灵活性：自定义排序规则可以满足各种复杂的业务需求。 扩展性：Elasticsearch的分布式特性支持水平扩展，适应不断增长的数据量。 性能：Elasticsearch的优化机制确保了排序操作的高效性，即使在大规模数据集上也能保持良好的性能。 实时性：Elasticsearch的近实时搜索能力确保排序结果的时效性。

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mqs_topic string 是 转发目的端的MQS的Topic名称。 connect_address string 是 MQS Broker的连接地址。 destination string 是 消息转发的目的端的类型，目前只支持ROMA_MQS，KAFKA。 mqs_sasl_ssl

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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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案例：使排序下推 现象描述 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。 表结构如下所示： 1 2

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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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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子

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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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设备：表示满足条件的数据是由单个设备上报到平台。 设备类型：表示满足条件的数据是由选择的某一设备类型的设备上报到平台。 设备群组：表示满足条件的数据是由所选设备群组的设备上报到平台。 选择设备模型：选择满足条件后上报数据的设备的模型。选择设备模型后需要选择对应的服务类型，并设置上报数据的规则。

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碳水化合物含量。 50.1 维生素C 维生素C含量。 0 锰 锰含量。 0.52 膳食纤维 膳食纤维含量。 0.9 维生素E 维生素E含量。 3.19 锌 锌含量。 0.75 维生素A 维生素A含量。 0 胆固醇 胆固醇含量。 0 铜 铜含量。 0.19 胡罗卜素 胡罗卜素含量。 2.7 钾 钾含量。

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