单击，在“记录查询”页面进行配置。 若上一步勾选“使用快速查询模式”，则需要指定一个预先定义的对象变量或者对象变量数组，并将该对象变量或对象变量数组拖拽到“变量”输入框中，并设置条件以及选择排序方式，即可实现根据条件和排序方式将查询结果保存在对象变量中。例如，如下图所示，根据条件查询对象数据，并将查询结果保存在对象变量“Account”中。

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-1}组成，索引首先按userid排序，然后在每个userid值内按score排序。 对于复合索引和排序操作，索引键的排序顺序(升序或降序)可以决定索引是否支持排序操作。 多键索引 DDS使用多键索引来索引存储在数组中的内容。如果索引包含数组值的字段，DDS为数组的每个元素创建单独的索引项

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数组和record 数组 record 父主题： 存储过程

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特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 排序策略-离线特征工程 排序策略 排序策略根据不同的算法模型对召回策略或者近线策略生成的候选集进行重排序，得到推荐候选集列表。 排序策略-离线排序模型 在线服务 在线服务用来做线上推荐时的

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单击，在“记录查询”页面进行配置。 如果上一步勾选“使用快速查询模式”，则需要指定一个预先定义的对象变量或者对象变量数组，并将该对象变量或对象变量数组拖拽到“变量”输入框中，并设置条件以及选择排序方式，即可实现根据条件和排序方式将查询结果保存在对象变量中。例如，如下图所示，根据条件查询对象数据，并将查询结果保存在对象变量“Account”中。

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Server字符集排序规则(collation)如何修改 实例级别的字符集排序规则支持在实例创建时进行选择，详情请参见购买实例；实例创建完成后也能够修改，详情请参见修改实例字符集。 数据库级别的字符集排序规则可以在数据库创建时指定，如果不特别指定，则该字符集自动集成实例的字符集排序规则，同

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查找算法 ModelArts提供查找算法功能帮助用户快速查找算法。 操作一：按照名称、镜像、代码目录、描述、创建时间筛选的高级搜索。 操作二：单击右上角“刷新”图标，刷新算法列表。 操作三：自定义列功能设置。 图1 查找算法 如果需要对算法排序，可单击表头中的箭头进行排序。 父主题：

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推荐引擎 以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 以排序为业务逻辑的引擎，即用户提供排序集为输入，系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。

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您需要的算法并单击算法名称，进入算法详情页，单击右侧的“训练 > ModelArts”，选择使用算法的云服务区域跳转到ModelArts控制台。 订阅后的算法，将自动展现在“算法管理 > 我的订阅”页面中。 在“算法管理 > 我的订阅”页面，单击“产品名称”列的小圆点，下方白色提

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数组和record 数组 record 父主题： 存储过程

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特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 特征工程 召回策略 召回策略用于生成推荐的候选集，在原始数据中通过算法和规则匹配用户的候选集。 召回策略 排序策略 排序策略根据不同的算法模型对召回策略或者近线策略生成的候选集进行重排序，得到推荐候选集列表。 排序策略 过滤规则

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支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物品推荐用户四种全面的推荐对象，用户根据场景选择不同的推荐实体。 独立的排序模块 独立的基于CTR预估的排序打分模块，支持个性化排序能力。 如何访问RES 您可以通过以下任何一种方式访问RES。 管理控制台 管理控制台是基于浏览

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算法介绍及参数说明 召回策略 过滤规则 排序策略-离线特征工程 排序策略-离线排序模型 在线服务 效果评估 父主题： 自定义场景

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调用ObsClient的相关接口均需要传入请求数组（associative array类型）作为输入。对于桶操作接口，请求数组中固定包含Bucket用于指定桶名（ObsClient->listBuckets除外）；对于对象操作接口，请求数组中固定包含Bucket和Key分别用于指定桶名与对象名。

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复制参数组 功能介绍 复制参数组。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v3/{project_id}/configurations/{configuration_id}/copy 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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重置参数组 功能介绍 重置参数组。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调用接口前，您需要提前获取到地区和终端节点，即下文中的Endpoint值。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口约束 仅自定义模版才可以重置。 URI POST https://{

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数组和record 数组 record 父主题： 存储过程

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索结果。 初筛是比较粗略的相似度匹配算法，快速的召回一批比较有可能的问题，然后利用重排序算法去精确排序。初筛一般更关心词语是否出现，重排序对顺序、词组等的特征会综合考虑。 重排序结果 根据初筛结果，对用户问进行语义识别，并根据相似度得分重新排序，按得分倒序展示结果。 说明： “score”的范围为0~1。请参见

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近线排序策略用于对在线实时数据排序。如果使用在线排序模型，需在排序策略-近线特征工程中创建完成后才可以正常使用排序策略。 在“创建自定义场景”页面，进入“排序策略”页签，单击“添加近线排序策略”。 进行在线学习参数配置。 名称：自定义在线排序策略名称。 离线排序策略：从下拉框中选择已经创建完成的排序策略-离线排序策略作业名称。

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获取复合类型子类型名，按创建顺序排序。 - String getValue() 获取复合类型字符串形式值。 - String[] getArrayValue() 获取复合类型数组形式值，以复合数据类型字段顺序排序。 - Object[] getAttributes() 获取复合类型对象数组形式值（如果

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getStruct() 获取复合类型子类型名，按创建顺序排序。 - Yes String getValue() 获取复合类型字符串形式值。 - Yes String[] getArrayValue() 获取复合类型数组形式值，以复合数据类型字段顺序排序。 - Yes Object[] getAttributes()

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