WeLink 推荐 平台推送的知识内容统一归纳到WeLink推荐栏目，企业可以自由选择订阅平台推送内容，可以删除WeLink官方推荐的内容或选择订阅指定分类内容。 文章列表 企业管理员可删除WeLink官方推荐的内容。 在“知识”下拉菜单选择“知识”，进入 知识管理 界面。单击“WeLink推荐”>

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在推荐实例列表，勾选需要编辑的推荐实例，单击列表上方的“编辑”。 批量删除推荐实例 在推荐实例列表，勾选需要删除的推荐实例，单击列表上方的“删除”。 使推荐实例生效 在推荐实例列表，勾选一个或多个需要生效的推荐实例，单击列表上方的“生效”。 使推荐实例失效 在推荐实例列表，勾选一个或多个需要失效的推荐实例，单击列表上方的“失效”。

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可用区ID。 score Integer 推荐分数。 请求示例 设置对 云服务器 资源供给的地域和规格推荐，vCPU范围为2~8，内存范围为4096 MiB~8192 MiB；推荐结果对每个可用区下的每个规格打分，推荐策略为成本策略，接受推荐的区域为“region1”。 POST h

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API（推荐） 引擎版本和规格 磁盘管理 实例管理 参数配置 版本升级 备份恢复管理 日志管理 SQL限流 管理数据库和用户 标签管理 配额管理 任务管理 回收站 插件管理

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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使用kubectl（推荐） kubectl配置指南 cci-iam-authenticator使用参考

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删除应用 （推荐） 功能介绍 根据应用id删除应用。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/applications/{app_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 app_id 是 String 参数解释： 应用id。 约束限制： 不涉及。

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推荐配套产品 在RR选择共部署的组网中，一般总部站点的CPE既是站点的网关，又要承担RR的职责，所以需要高性能的CPE设备。分支站点根据站点业务规模选择CPE。 本场景推荐的设备款型如表1所示。 表1 推荐款型 站点 设备款型 总部Hub站点/数据中心站点 AR6300（只支持单主控，不支持双主控）、AR6280。

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推荐配置（可选） 成功添加加速 域名 以后，您可以根据业务需要配置缓存规则、智能压缩、安全加速等，提高缓存命中率、优化加速效果、提升安全性。 提高缓存命中率、优化加速效果 使用场景 配置项 说明 缓存命中率低、加速效果不明显 配置缓存规则 合理配置不同资源的缓存过期时间和优先级，能有

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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objects 推荐词列表 数组长度：0 - 65535 total_count Integer 推荐词总数 最小值：0 最大值：2147483647 表4 RecommendWord 参数 参数类型 描述 recommend_word_id String 推荐词Id 最小长度：0

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用户推荐平台 用户推荐平台简介 本项目建设的用户推荐平台基于华为云客户数据平台CDP。用户推荐平台以治理后的数据为基础，使用高效、准确的用户推荐模型，建设消费者数据中心并建立人群画像，挖掘用户行为数据，驱动业务决策实现智能化全场景营销体验，助力企业实现精细化运营和营销。 用户推荐平台具体实现

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关联推荐，需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”，并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID，单击“预测”后显示预测结果，如图2所示。如果是关联推荐，则需要配置“物品项”，即推荐与物

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客体的id列表，非必选项。有下面两种场景使用： 在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如，给用户推荐物品，主体是用户，客体是物品；给物品推荐用户，主体是物品，客体是用户；给用户推荐用户，主体是用户，客体是用户；给物品推荐物品，主体是物品，客体是物品。 纯排序场景中，该参数为传入待

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取消作业（推荐） 功能介绍 该API用于取消已经提交的作业，若作业已经执行结束或失败则无法取消。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式： DELETE /v1.0/{project_id}/jobs/{job_id} 参数说明 表1 URI 参数

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资源选择推荐 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户，本文提供端到端案例指导，帮助您快

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