cosine lambda Double 否 SSK需要的参数 0.5 k Int 否 SSK需要的参数 10 kVec Int 否 SimHashHamming字符向量的大小 64 b Int 否 minhash分桶大小 10 seed Int 否 minhash随机hash函数的种子

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时间步长，单位ps，取值范围：大于0，小于等于0.005。 最小值：0.001 最大值：0.005 缺省值：0.002 num_lambda Integer lambda个数。 最小值：2 最大值：30 缺省值：20 表12 JobResult 参数 参数类型 描述 total_count

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gear_ratio_reverse: #倒车模式传动比率 # Coefficient lambda: #等效质量乘数，需大于1 Cd: #空气阻力系数 # default lane params

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字符串相似度计算方法levenshtein,levenshtein_sim,lcs,lcs_sim,cosine,hash_jaccard_sim cosine lambda Double 否 SSK需要的参数。 0.5 k Int 否 SSK需要的参数。 10 kVec Int 否 SimHashHamming字符向量的大小。

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）分隔的三个整数，分别表示0次项、线性项及二次项的长度。 1,1,8 num_epochs 迭代数。 100 learn_rate 学习率。 0.01 param_lambda 使用英文逗号（,）分隔的三个浮点数，分别表示0次项、线性项及二次项的正则化系数。 0.2,0.2,0.2 init_stdev 参数初始化标准差。

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空间内定义类型/值（即不要在“class”外定义变量），常量可以定义成全局。 let identityIdList = []; 使用“lambda”表达式代替匿名函数。 只有需要时，才把“arrow”函数的参数括起来。正确使用“arrow”的示例如下： x => x + x (x

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compute(ctx, nid, msgs): pass result_filter参数是function类型，支持lambda函数，入参为(ctx, nid)，返回值为bool，用于对pregel计算结果进行过滤；debug_mode为bool类型，当debu

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'multi:softmax', 'num_class': 3, 'gamma': 0.1, 'max_depth': 6, 'lambda': 2, 'subsample': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'min_child_weight':

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integer) | scalar | true | Sorts the given array with a lambda comparator.

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alue1'，否则返回 'value2'。 用函数来简化查询 ResourceQL提供丰富的函数来简化查询。详细函数说明请参见函数列表。 ResourceQL支持lambda表达式。某些函数的参数可能是另一个函数，此时用lambda表达式就很方便。 例如，查询与所有E CS 关联的EVS，可以使用如下的语句：

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parallelism': 2 } from pyspark.sql.functions import lit deletes = list(map(lambda row: (row[0], row[1]), ds.collect())) df = spark.sparkContext.parallelize(deletes)

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Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0,1]，默认值为0.1。 lambda1 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 lambda2 是 Double 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0

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parallelism': 2 } from pyspark.sql.functions import lit deletes = list(map(lambda row: (row[0], row[1]), ds.collect())) df = spark.sparkContext.parallelize(deletes)

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parallelism': 2 } from pyspark.sql.functions import lit deletes = list(map(lambda row: (row[0], row[1]), ds.collect())) df = spark.sparkContext.parallelize(deletes)

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parallelism': 2 } from pyspark.sql.functions import lit deletes = list(map(lambda row: (row[0], row[1]), ds.collect())) df = spark.sparkContext.parallelize(deletes)

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result_filter= lambda ctx, nid: nid != SOURCE_NODE

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正则表达式函数 概述 所有的正则表达式函数都使用Java样式的语法。但以下情况除外： 使用多行模式（通过（？m）标志启用）时，只有\ n被识别为行终止符。 此外，不支持（？d）标志，因此不能使用。 大小写区分模式（通过（？i）标志启用）时，总是以unicode的模式去实现。同时，

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..)，元组，其中每个元素都有单独的类型，不能在表中存储元组（除了内存表）。它们可以用于临时列分组。在查询中，IN表达式和带特定参数的lambda函数可以来对临时列进行分组。 Domains数据类型 Domains Domains Domains类型是特定实现的类型： IPv4是

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x = np.apply_along_axis(lambda x: np.exp(x - np.max(x)), 1, x) denominator = np.apply_along_axis(lambda x: 1.0 / np.sum(x), 1, x)

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sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStatFunctions：DataFrame中统计功能的函数，可以计算列之间的方差，样本协方差等。 RDD上支持两种类型的操作：transfor

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sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStatFunctions：DataFrame中统计功能的函数，可以计算列之间的方差，样本协方差等。 RDD上支持两种类型的操作：transfor

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