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实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户利用POST请求，在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题： 联邦预测作业
隐私求交 概述 创建隐私求交作业 执行隐私求交作业 查看作业计算过程和作业报告 删除隐私求交作业
093614452,-1.632396806,0.887601314,-4.40930101 4e07408562bedb8b60ce05c1decfe3ad16b72230967de01f640b7e4729b49fce,-0.150047899,-1.323266508,3.01679156
/v1/{project_id}/leagues/{league_id} 响应示例 状态码： 200 获取空间详细信息 { "id" : "ef73b252a0ad4b5db21a12c40a413b2f", "name" : "1.14.1升级验证", "description" : "jj"
批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 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”
15.1", "league_version" : "1.15.1", "league_id" : "ef73b252a0ad4b5db21a12c40a413b2f", "creator_user_name" : "user01", "creator_domain_id"
页面，选择需要增加权限的CCE集群，单击右上角“添加权限”，进入添加权限页面。 图1 CCE管理控制台权限管理 在添加权限页面，在用户下拉框选择需要添加权限的子账号，权限类型选择“运维权限”，然后单击右下角“确认”按钮。 图2 添加子用户权限 父主题： 准备工作
可信节点被仿冒，但证书不正确，故无法互信。 TICS.SRV.90000009.SSL_ CONNECT_TIME_OUT 空间和可信节点连接超时，需要排查空间到可信节点的网络连接，及可信节点的运行状态，如状态异常可尝试重启。 TICS.SRV.90000010. API_TIME_OUT 空间调取可信节点的互信
状态码： 200 查询空间网元信息 { "total" : 5, "lists" : [ { "node_id" : "4ad46f57d7d94772a7b8bc9ea498140c", "node_name" : "agent_4637", "ne_node_type"
登录ECS服务器。 图8 输入用户名和密码 以Xshell登录为例，登录成功之后，在命令行界面使用ping命令查看本端VPC与对端VPC的网络是否连通，ip为SFS_Turbo的共享路径，如下图所示。 图9 IP地址 如未连通，则建立的对等连接存在问题。 在命令行界面输入如下信息
志文件也会输出到数据目录，供用户查看、获取。 文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。
纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。 CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2);
他参与方使用自己的数据时，可以手动触发计算节点下线。即“计算节点状态”为“在线”时，触发单击下线，计算节点会切换成离线状态，180秒后空间其他参与方无法使用该计算节点已发布的数据集运行作业。 用户想要加入空间，想被其他参与方使用自己的数据时，可以手动触发计算节点上线。即“计算节点
偏分布变换后接近正态分布。 添加预处理方法后，勾选添加预处理方法的字段，然后单击列表下方的“批量刷新分布”按键预览预处理结果，查看是否符合预期并进行预处理方法调试。直到预处理结果符合预期结果，则单击列表下方的“保存并执行”按键执行预处理。 图5 添加预处理方法 执行预处理结束后，
纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM，LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET work_step String 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT
纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM，LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET work_step 否 String 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT
纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。 CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2);
数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据。 使用场景 连接器使用场景：参与方的数据信息分布在不同的资源服务上，即可通过连接器管理功能来快速连接到名下的各类资源服务。 数据创建使用场景：参与方加入空间后，需要提供自己的数据集信息，用户即可通过数据创建功能，获取到名下详细的资源列
Manager，在页面的“系统设置”中，单击“用户管理”，在用户管理页面，添加用户，添加一个专有用户作为Kerberos认证用户，并且为这个用户添加用户组和分配角色权限，用户组至少选择Hive组，角色至少要勾选新建的角色（用于访问Hive）和Manager_administrator（用于下载安全认证配置），然后根据页面提示完成用户的创建。
便。 产品介绍 什么是TICS 产品功能 产品优势 应用场景 02 入门 TICS入门教程，指导您如何在TICS控制台完成端到端的作业。 快速入门 TICS使用流程简介 步骤1：准备工作 步骤2：空间组织方邀请成员 步骤3：成员接受邀请 步骤4：下载代理配置信息和证书 步骤5：空间成员部署代理
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