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”。 query-string 查询参数，是可选部分，并不是每个API都有查询参数。查询参数前面需要带一个“？”，形式为“参数名=参数取值”，例如“limit=10”，表示查询不超过10条数据。 为查看方便，在每个具体API的URI部分，只给出resource-path部分，并将
制台，直观地查看节点的各项监控指标。 由于监控数据的获取与传输会花费一定时间，因此，云监控显示的是当前时间5～10分钟前的节点状态。如果您的节点刚创建完成，请等待5～10分钟后查看监控数据。具体请参见节点监控。
”。 query-string 查询参数，是可选部分，并不是每个API都有查询参数。查询参数前面需要带一个“？”，形式为“参数名=参数取值”，例如“limit=10”，表示查询不超过10条数据。 例如您需要获取IAM在“华北-北京四”区域的Token，则需使用“华北-北京四”区域的Endpoint（iam
缓存的可能性。 例如查询方希望查询身份证id为“张三”的人信贷公式数据，发起了一个类似于SELECT salary * 16 + age*10 FROM t WHERE id = ‘张三’的单数据集查询。t表存储在数据提供方计算节点中。查询方不希望有人知道自己查询的是“张三”这个
"d839d96befe74d5d8ae74689cfdad2e1", "name" : "rds_test", "agent_name" : "agent_tics功能", "agent_id" : "d8f0d4e0f40342f5bd631970b6d2dece",
码”。 图2 前往计算节点 进入计算节点管理界面后，选择左侧“实例管理”。 实例管理页面上方展示了计算节点资源使用概况，分别为当前节点的多方安全计算和可信联邦学习的CPU资源当前使用量，并每分钟刷新一次。下方列表默认优先展示失败状态的实例，可通过列表调整按照执行时间排序，并支持以下筛选条件：
行日志。 连接器（Connector） 连接器是可信智能计算节点内置的连接特定数据源所需的对象模板，目前支持连接MRS Hive、MySQL、RDS、DWS、ORACLE等多种连接器，并支持扩展增加新的连接器。 数据集（Data set） 数据集为计算节点获取并配置的合作方数据的元数据信息，以及附加其上的隐私策略。
column_B*2 as alias--支持select中加计算式 FROM partner1.dataset1 table_A---表名是租户别名.数据集名, 后面可以加一个表别名tableA JOIN--支持的JOIN类型，详见语法支持。 partner2.dataset2 table_B
大数据厂商B的数据如下，一共有10条记录。 表2 大数据厂商B的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 大数据厂商数据特征 bigdata1.csv id,f0,f1,f2,f3,f4 2c624232cdd22177
执行作业时，提示“启动新任务失败，服务器任务队列超出缓存长度”，如何解决？ TICS执行作业时，如果当前环境资源不足，会将任务缓存入队列中。任务队列长度默认为10。当空间缓存的任务超出长度时，界面会提示报错。 您可以通过TICS空间页查看是否有作业等待中或正在运行，等待任务运行完成或者停止其他任务后，再执行作业。
"2022-10-09T08:02:39.000+00:00", "approval_status" : "NEW" } ] } SDK代码示例 SDK代码示例如下。 Java Python Go 更多 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20） 训练轮数 1 10 20 测试集准确率 (%) 98
tree_num Integer xgboost树数量，最大值2的31次方-1 tree_depth Integer xgboost树深度，最大值2的31次方-1 split_num Integer xgboost切分点数量，最大值2的31次方-1 current_agent_id String
/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs?offset=0&limit=10 响应示例 状态码： 200 保存联邦学习作业成功 { "total" : 2, "lists" : [ { "job_id" : "25e5a949eb1c44528b2881448a1db5aa"
"xx-xxx", "project_id" : "098593b07680d2a32f62c004a482da10", "league_id" : "00a5b6c8ed214c45b7d2f52ca8eb8d86", "league_name" : "1.15
"baedab5b-d120-43a6-b965-5b3d7e2deae5", "project_id" : "098593b07680d2a32f62c004a482da10", "vpc_id" : "670ad039-5188-4c18-9ca2-a6b29bd18d67",
乳腺癌数据集从UCI获取，该数据集只包含连续类型特征，因此对所有特征使用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
String 空间ID，最大长度32，由字母和数字组成 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 job_id 否 String 任务id，最大长度32，由字母和数字组成 offset 是 Integer 起始位置，最小值0，最大值2的32次方-1 filter 否 String
多方安全计算”，在页面上方选择作业创建的空间后，单击“创建”。 图1 创建多方安全计算作业 在弹出的对话框中，输入作业“名称”和“描述”信息后单击“确定”。 图2 新建作业 在作业列表中查找创建的作业，单击“开发”，进入作业开发页面编写SQL语句。SQL语句开发完成后单击“保存”。 在作业开发页面“合
"round_id" : 1, "start_time" : "2022-10-28T03:34:28.000+00:00", "end_time" : "2022-10-28T03:34:35.000+00:00", "result_ext" : "1"
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