根据flow_id修改Flow对象 功能介绍 根据id修改服务编排对象。 URI PUT AstroZero 域名 /u-route/baas/metadata/v1.0/Flow/{flow_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Flow_id 是 String 参数解释：

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右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果对比结果至少获取一个真值，则ANY的结果为true。 如果对比结果没有真值，则ANY的结果为false。 如果结果没有真值，并且数组表达式生成

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ALL (array expression) 右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果所有的比较结果都为真值（包括数组不含任何元素的情况），则ALL的结果为true。 如果存在一

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右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果对比结果至少获取一个真值，则ANY的结果为true。 如果对比结果没有真值，则ANY的结果为false。 如果结果没有真值，并且数组表达式生成

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右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果对比结果至少获取一个真值，则ANY的结果为true。 如果对比结果没有真值，则ANY的结果为false。 如果结果没有真值，并且数组表达式生成

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右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果对比结果至少获取一个真值，则ANY的结果为true。 如果对比结果没有真值，则ANY的结果为false。 如果结果没有真值，并且数组表达式生成

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ALL (array expression) 右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果所有的比较结果都为真值（包括数组不含任何元素的情况），则ALL的结果为true。 如果存在一

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右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果对比结果至少获取一个真值，则ANY的结果为true。 如果对比结果没有真值，则ANY的结果为false。 如果结果没有真值，并且数组表达式生成

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ALL (array expression) 右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果所有的比较结果都为真值（包括数组不含任何元素的情况），则ALL的结果为true。 如果存在一

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呼出速度 用于表达呼出快慢的预测因子阈值，系统根据经验模型计算。 建议针对不同的项目类型以及拨测结果，预测阈值根据不同的平均通话时长进行配置，100秒以下的项目建议配置成70，100~140秒的项目建议配置40，140~180的项目配置成20。 座席利用率 最低呼损率 呼损率表示排队过程中挂机的呼叫数/用户的摘机的总呼叫数。

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关联预测算法（link_prediction） 功能介绍 根据输入参数，执行link_prediction算法。 关联预测算法（link_prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1

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必须选择一个已有模型才能创建批量预测作业。 批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。

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删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页，查找待删除的作业，单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态，需要单击“停止部署”后，方可删除。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。

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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

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创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮，进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型，点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题： 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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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

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择实时预测的Tab页，单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”，选择“算法类型”。 选择“算法类型”之后，勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对

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根据service_id查询微服务实例 功能介绍 实例注册后可以根据service_id发现该微服务的所有实例。 URI GET /v4/{project_id}/registry/microservices/{service_id}/instances 表1 路径参数 参数 是否必选

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row) 数组比较是使用默认的B-tree比较函数对所有元素逐一进行比较的。多维数组的元素按照行顺序进行访问。如果两个数组的内容相同但维数不等，决定排序顺序的首要因素是维数。 数组函数 array_append(anyarray, anyelement) 描述：向数组末尾添加元素，只支持一维数组。

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array(U), function(T, U, R)) -> array(R) 描述：使用函数将两个给定的数组逐个元素合并到单个数组中。如果一个数组较短，则在应用函数之前，将在末尾添加空值以匹配较长数组的长度。 SELECT zip_with(ARRAY[1, 3, 5], ARRAY['a'

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数组函数和操作符 数组操作符 数组函数 父主题： 函数和操作符

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