问题一：机器学习PAI中feature-generate-mr里面，有处理序列特征时间差的部分吗？
机器学习PAI中feature-generate-mr里面，有处理序列特征时间差的部分吗？还是这个只能生成后再sql处理？
参考回答：
提前处理，生成序列特征的时候就计算好时间差； fg的mr任务里是不会做这种逻辑的
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问题二：机器学习PAI生成的序列带着那个item的时间戳，这个好像没法提前算？
机器学习PAI生成的序列带着那个item的时间戳，然后再跟target_item的时间戳再做差值。
这个好像没法提前算？
参考回答：
可以的
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问题三：机器学习PAI这个好像也不算deeprec的问题，不知您这边的情况是什么？
机器学习PAI这个好像也不算deeprec的问题～只是在easyrec的deploy里面，如果选择了deeprec对应的PAI上deeprec环境不知道和用户自己下载的deeprec是否一直easyrec在PAI上跑读表的时候，很多地方用的tf.python_io.TableReader()用户自己下载deeprec是没有的。不知您这边的情况是？ 
参考回答：
pai上没有deeprec环境的
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问题四：机器学习PAI这个embedding特征现在做样本应该是正常了，麻烦请教一下该如何修改？
机器学习PAI这个embedding特征现在做样本应该是正常了，但是训练模型报错 麻烦请教一下该如何修改？ 
参考回答：
内容是“字符串_数字”，没法转number 
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问题五：机器学习PAI中embedding特征配置如下，训练的时候还是会抱错，麻烦请教一下如何修复？
机器学习PAI中embedding特征配置如下，训练的时候还是会抱错，麻烦请教一下如何修复？{"expression": "user:open_emb", "feature_name": "open_emb", "feature_type": "id_feature", "value_type": "Double", "need_prefix": false,"default_value": "0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0", "group": "user"}, 
有的数据可以跑起来 但是有时候会报错
参考回答：
检查一下数据吧，把脏数据解决一下
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