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批量删除数据集 功能介绍 本接口用于批量删除数据集。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/agents/datasets/batch-delete 请求参数 表1 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 [数组元素] 是 Array of strings
创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型：结构化数据集、非结构化数据集。创建数据集后，发布数据集，此时对空间内的所有代理可见。 父主题： 可信数据交换场景
创建批量预测作业 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择挂载方式和数据目录，参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布，参考发布数据。 参与方的计算节点如果是采用云租户部署，并且使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限。
申请使用数据 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，
关系型数据库的数据集默认是“结构化”数据类型。“选择“数据库”以及“数据表”，再配置创建数据的参数，配置完成后单击“确定”。 结构化数据是指具有标准化行、列数据属性的数据，例如sql、csv数据等。 配置结构化数据集时，需要注意以下几点： 选择数据文件：仅本地连接器需要配置。
在“联邦预测”页面批量预测Tab页，查找待执行的作业，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写“分类阈值”，勾选数据集发起联邦预测。 如果在创建联邦预测作业 步骤4中勾选的模型不包含标签方特征，联邦预测支持只勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集 在“联邦预测”页面批量预测T
编辑批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，找到待开发的作业，单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型，其它作业参数暂时不支持修改。
批量预测 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题： 联邦预测作业
创建申请 用数方可以在数据目录选取需要的数据集，创建数据申请并描述需求，发送至供数方审视需求。 支持的数据源类型：CSV或者二进制的本地文件、MySQL、Hive，其中MySQL和Hive的数据集配置可参照管理数据章节。 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节
泄露，同时会对敏感数据的求和计算添加差分噪声，以保护敏感数据不被泄露。 非敏感：指不参与数值分析，也和唯一身份无关的数据。例如等级、公司类型。 脱敏：勾选后，会对数据进行脱敏。 在“数据管理”页签找到待发布的数据名称，单击“发布”，数据就会被同步到作业管理的数据集中。 编辑完成后，需再次发布，变更才会生效。
集、DWS数据集、Oracle数据集、Mysql数据集，后续会支持更多华为云服务及原生服务的资源访问功能。连接信息中的敏感部分不会离开参与方侧。 数据管理包含创建数据和数据预处理，是可信智能计算服务的一项获取、配置及发布数据资源的功能。参与方进入数据管理>数据创建页面，选择对应连
批量隐匿查询 隐匿查询，也称隐私信息检索，是指查询方隐藏被查询对象关键词或客户id信息，数据服务方提供匹配的查询结果却无法获知具体对应哪个查询对象。数据不出门且能计算，杜绝数据缓存的可能性。 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
删除批量预测作业 删除批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测，查找待删除的作业，单击“删除”。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题： 批量预测
data_type String 连接器数据类型 1.RDS--云数据库类型 2.MYSQL--MySQL类型 3.DWS--高斯数据库类型 4.MRS--MapReduce数据类型 5.ORACLE--ORACLE数据类型 6.LOCAL_CSV--本地数据类型 ag_dataset_table
数据准备 数据准备 以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中，TICS本身不会持有这些数据，这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算，保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和su
添加入方向规则 （可选）准备RDS（MySQL）数据源 如果您的数据需通过RDS（MySQL）发布到TICS，则您需要提前准备RDS（MySQL）数据源。 JDBC数据源支持原生MySQL及RDS（MySQL）的连接。这里介绍RDS（MySQL）准备数据的步骤： 购买RDS服务，操作步
准备数据 首先，企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息，例如双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集。 表1 企业A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 col0-col4 float
准备数据 首先，企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息，双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集，之后使用每周产生的新数据作为联邦预测的预测集。 表1 企业A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
概述 目前TICS支持两种隐匿查询方式： 批量隐匿查询：支持SQL语言查询，适用大数据量批量查询场景。 实时隐匿查询：适用高性能、实时性要求高的查询场景，应用程序可以通过提供的标准API使用。 父主题： 隐匿查询
概述 联邦预测作业在保障用户数据安全、模型资产安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式： 批量预测： 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测： 实时预测通过在计
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