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environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题： 计算节点API
请参考以下链接。若您的账号已通过实名认证，可以略过此部分内容。 个人账号如何完成实名认证 企业账号如何完成实名认证 实名认证信息提交后，请耐心等待审核结果，最长3个工作日内完成审核。 实名认证通过后需要40分钟才能生效。 父主题： 准备工作
空间统计信息 查看空间的合作方列表 在详情页下方单击“合作方管理”页签查看空间的合作方列表。 图2 合作方列表 查看空间的合作方数据 在详情页下方单击“合作方数据”页签查看注册到空间的合作方数据列表。 图3 合作方数据 查看可信计算环境 在详情页下方单击“可信计算环境”页签查看注册到空间的可信节点列表。
空间管理 获取空间详细信息 更新空间信息 查询空间节点列表 获取空间列表 获取空间组员信息 查询通知管理列表 父主题： 空间API
任务管理 查询作业执行结果抽样 查询作业实例列表 父主题： 计算节点API
作业实例管理 查询作业的历史实例列表 获取实例执行图 查询实例执行报告 父主题： 空间API
可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题： 计算节点API
获取空间中已发布数据集字段信息，包括隐私属性 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/datasets/{dataset_id}/schema-info 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
执行样本对齐 功能介绍 执行样本对齐 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/sampleAlignment 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
> 履约记录”。 图1 履约记录 在弹出的对话框展示履约记录的内容。 图2 查看履约记录详情 作为合约的参与一方，可以查看合约从创建、签署以及合约执行（文件交换），以及文件解密的整个过程。 合约双方都可以查看整个合约的履约过程。 父主题： 可信数据交换
、授权IAM用户使用TICS、准备数据、启用区块链审计服务（可选）等一系列操作后，可以根据自身的业务需求使用TICS提供的常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 本最佳实践提供了通过统一制定隐私规则，使用TICS进行安全计算，避免真实数据被窃取的使用案例。
建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。
在机构内数据统一共享的基础上实现了覆盖业务前、中、后各环节的智能风控。然而，单方数据风控面临存在数据不全面、风控不及时的问题。随着隐私计算等技术为数据要素的有效流通提供了必要手段，多方数据联合风控成为新趋势。其中，黑名单共享查询是风控中的一个重要环节，企业间的黑名单共享能有效发挥风险联防联控效用。
获取审批详情 功能介绍 本接口用于获取审批详情。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/agents/{agent_id}/notices/{notice_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 可信计算节点id。
联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API
数据集管理 查询空间已注册数据集列表 父主题： 空间API
计算节点成功部署后，用户可登录集群该节点，访问输入的“主机路径”来进行文件的上传。 主机路径 - “存储方式”选择“主机存储”时呈现此参数，计算节点成功部署后通过输入的“主机路径”来进行文件的上传。 例如：“192.168.0.61/tmp”，如何在后台查找该路径请参考登录节点的相关描述。
样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型，后续文档会介绍如何使用已有的算法模型对新的数据进行预测。
0版本架构变化，如果需要跨1.20.0版本升级，则需要联系客服或技术支持人员，先刷新后台数据库，再通过TICS控制台进行空间升级。 如果未刷新数据库，直接通过TICS控制台将TICS 1.20.0之前版本升级到1.20.0及后续版本，则会导致升级后业务功能故障、且无法回滚。 空间升级 用户登录TICS控制台。
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