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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String
日志。 边缘节点部署对接AOM 计算节点为边缘节点部署时,仅支持1.20.0及以上版本对接AOM,对接步骤如下。 进入IEF服务控制台,找到对应部署计算节点的边缘节点。 图1 找到边缘节点 单击边缘节点名,进入节点详情,然后切换到配置页签。 在配置页签找到日志配置,在系统日志下单击”编辑”按钮,参考图2进行配置。
通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id
xxx”的实例,记录实例名称前三段,如图所示。 图13 记录实例名称 在IEF服务控制台,单击“边缘应用 > 应用配置”,进入配置项页签。 图14 进入配置项页签 在配置项列表上方的搜索栏中输入3中记录的实例名称前三段,搜索配置项。 图15 搜索配置项 单击搜索到的配置项对应操作栏中的“更新”,进入更新配置项页面。
通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述
基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 简介 阶段一:数据发布 阶段二:隐私规则防护 阶段三:审批防护 阶段四:基本计算能力验证 阶段五:基于MPC算法的高安全级别计算 阶段六:统计型作业的差分隐私保护
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Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景,将数据集随机划分为三个大小类似的部分:(1)xx医院的训练集;(2)其他机构的训练集;(3)独立的测试集,用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小,采用了Imb
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数据需求方公司B在自己的计算节点页面上可以查看数据目录,找到数据拥有方公司A创建并发布的数据。 图1 创建数据申请 对数据集单击“申请使用”,在弹窗中填写需要使用的字段和访问需求,保存后可以提交审批,由公司A审核。 访问需求包括: 访问截止时间:设置访问的时间限制,超过访问时间后,对方的访问权限
计算节点密钥(.p12):请从通知管理下载的空间配置的压缩包中,提取计算节点密钥(.p12格式) 并导入上传。 CA证书(.jks):请从通知管理下载的空间配置的压缩包中,提取CA证书(.jks格式) 并导入上传。 证书密码:请从通知管理下载的空间配置的压缩包中,提取空间信息(.json)
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准备工作 准备工作简介 注册账号并实名认证 配置CCE服务 配置IEF服务 TICS服务委托授权 购买TICS服务 授权IAM用户使用TICS 准备数据 启用区块链审计服务(可选) 参考:获取认证信息 配置IEF高可用节点 配置CCE集群子账号权限 购买Model Lite资源池
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训练模型文件则定义了模型的结构,会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中,选择己方、对方的本地数据集,此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中,需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。 图3 配置数据集 保存并执
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重复步骤1~7,发布support资助金数据表和power_data能源表。 数据发布的过程并不会直接从数据源中导出用户数据,仅从数据源处获取了数据集相关的元数据信息,用于任务的解析、验证等。 父主题: 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业