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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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 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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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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排序策略-离线排序模型 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。 Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算

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示例一的方式定义数组类型。 允许的数组数据维数最大为6。 数组元素个数限制如下： 元素个数最大为134217727个。 所有元素加起来最大存储空间不超过1GB - 1字节，即1073741823字节。 数组构造器 数组构造器是一个能构建数组值的表达式。简单的数组构造器由关键词AR

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用在一维数组上。 构建新数组 新的数组值也可以通过串接操作符“||”构建。串接操作符允许把一个单独的元素加入到一个一维数组的开头或末尾。也可接受两个N维数组，或者一个N维数组和一个N+1维数组。 SELECT ARRAY[1,2] || ARRAY[3,4]; ?column?

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-------- 1 2 (2 rows) unnest函数配合string_to_array数组使用。数组转列，先将字符串按逗号分割成数组，然后再把数组转成列： 1 2 3 4 5 6 7 8 SELECT unnest(string_to_array('a,b

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用在一维数组上。 构建新数组 新的数组值也可以通过串接操作符“||”构建。串接操作符允许把一个单独的元素加入到一个一维数组的开头或末尾。也可接受两个N维数组，或者一个N维数组和一个N+1维数组。 SELECT ARRAY[1,2] || ARRAY[3,4]; ?column?

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用示例一的方式定义数组类型。 允许的数组数据维数最大为6。 数组元素个数限制如下： 元素个数最大为134217727个。 所有元素加起来最大存储空间不超过1GB - 1字节即1073741823字节。 数组构造器 数组构造器是一个能构建数组值的表达式。简单的数组构造器由关键词AR

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用示例一的方式定义数组类型。 允许的数组数据维数最大为6。 数组元素个数限制如下： 元素个数最大为134217727个。 所有元素加起来最大存储空间不超过1GB - 1字节即1073741823字节。 数组构造器 数组构造器是一个能构建数组值的表达式。简单的数组构造器由关键词AR

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数组函数 本文介绍数组函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 数组函数 函数 描述 array函数 将输入的参数构造成数组，参数类型必须相同。 array_position函数 获取指定元素的下标，下标从1开始。如果指定元素不存在，则返回0。 cardinality函数

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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 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练，具体包括如下内容： 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM

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根据业务需求，选择所需的字段、设置排序规则后，单击“排序”。 排序规则设置完成后，单击“重置”，可重置排序。 图2 进行排序设置 父主题： 表单管理

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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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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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随机森林分类 概述 “随机决策森林分类”节点用于产生二分类或多分类模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，森林中的每一棵决策树分别进行判断，哪一类被选择最多，就预测这个样本属于那一类。 随机决策森林

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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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