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头，特殊符号不包括?!.*?_$ 长度0-128 data_type 是 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
结构化”数据类型，再配置创建数据的参数，配置完成后单击“确定”。 关系型数据库连接器：在弹出的界面选择关系型数据库连接器，例如RDS、MYSQL、DWS、HIVE等，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”。
节点配置信息。 若需将执行过程记录审计至区块链，请确保当前加入的空间已开启区块链审计服务，同时完成启用区块链审计服务（可选）中对应角色（发起方/参与方）的准备工作，保证当前各参与方均处于区块空间链中。 根据实际情况选择部署方式，参考计算节点部署方式，并执行相关操作。 约束限制 IEF边缘节点部署计算节点：
节点配置信息。 若需将执行过程记录审计至区块链，请确保当前加入的空间已开启区块链审计服务，同时完成启用区块链审计服务（可选）中对应角色（发起方/参与方）的准备工作，保证当前各参与方均处于区块空间链中。 根据实际情况选择部署方式，参考计算节点部署方式，并执行相关操作。 约束限制 IEF边缘节点部署计算节点：
在一定误差范围内保证数据无法被恶意偷取。 图1 差分隐私开关 第一次执行作业的结果如下： 图2 作业结果 在返回最终统计结果前，增加了一个差分隐私计算的任务节点，如图3所示。 图3 差分隐私计算任务节点 再执行如下sql，sql中过滤掉了某个企业，试图用差值去计算这个企业的税收值。
进行数据交换的角色分为用数方和供数方，用数方通过发送申请传递数据使用需求；供数方确认使用需求后，创建合约发送到供数方进行签署，一旦合约生效，数据交换作业就可以执行。 父主题： 可信数据交换
data_type String 数据类型，DWS.DWS类型数据集，LOCAL_CSV.本地文件类型数据集，MRS.HIVE类型数据集，MYSQL.MySql类型数据集，ORACLE.Oracle类型数据集，RDS.RDS类型数据集 description String 描述 id String
查看求交结果 隐私求交作业执行完成后，企业A可以通过单击“历史作业 > 查看结果”看到隐私求交作业的运行结果，包括交集的大小和交集文件的路径。 打开obs到指定目录下查看，可以看到有两个结果文件，其中一个是交集记录的序号alignedIds.csv，另一个是交集记录的id alignedOriginalIds
是否必选 参数类型 描述 dataset_type 是 String 数据集类型,按照传入枚举类型,返回所属作业类型的数据集。例如:传入MYSQL，返回分析作业可用的数据集;传入LOCAL_CSV,返回学习作业可用数据集 agent_id 否 String 可信计算节点id，最大32位，由字母和数字组成
问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。 父主题： 使
base_grade desc 单击右侧的，进行作业配置。 图4 作业配置 单击“保存”，然后“提交审批”并通过后，单击“执行”。等待执行完成后在下方“执行结果”页签查看结果。 图5 执行结果 父主题： 快速入门
管理任务 任务管理是可信智能计算服务提供的一项查看计算节点参与任务的功能。通过任务管理，用户可以查看到曾在该计算节点上执行过的所有作业，并查看自己这个计算节点在作业中的位置以及数据流向。 通过任务管理，用户可以查看自己的计算节点在空间中的作业参与度，并通过“计算过程”来确认数据是否合理、安全地被使用。
运行作业前，提示“Privacy rule verification failed”，怎么处理？ 当在作业编辑页面编写SQL语句，并试图运行时，右上角提示“Privacy rule verification failed”。 原因是SQL语句中存在使用隐患字段的情况。 请根据具体
筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练
集。 单独使用场景 数据持有双方为获取己方与对方数据的交集，在不暴露其它数据的情况下，将需要获取交集的那一部分数据与对方的数据，通过创建并执行可信智能计算服务提供的隐私求交作业，可以得到最终交集数据并保存下来，用于后续的数据分析以及使用。 联合使用场景 用于纵向联邦学习中数据对齐。
and a.id = b.id 审批时可以看到如下的信息，涉及关联字段较多，其使用方式都能够在审批界面中展示出来。 图1 基础信息 执行结果如下。 图2 执行结果 结果显示，TICS支持大量基础的SQL语法。 图3 SQL编写提醒 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
录后台手动导入模型文件，而是直接将模型文件上传到数据目录进行管理。 使用文件管理功能后，创建联邦学习作业时用户可以便捷地选择自己以前上传的执行脚本、训练模型、数据文件、权重参数文件，极大地提高了系统的易用性及可维护性。 创建文件 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后，单
and a.id = b.id 审批时可以看到如下的信息，涉及关联字段较多，其使用方式都能够在审批界面中展示出来。 图1 基础信息 执行结果如下。 图2 执行结果 结果显示，TICS支持大量基础的SQL语法。 图3 SQL编写提醒 父主题： 可验证代码示例
重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效。开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 执行参数：用于作业调优。当前可用执行参数介绍如下： job.ins.memory.size：本次作业在各执行节点分配的内存大小
开发流程 表1 开发流程 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发前，需要了解多方安全计算的基本概念。 常用概念 准备TICS执行环境 TICS执行环境当前依赖TICS空间、计算节点和连接器。 环境准备 根据场景编写sql程序 当前多方安全计算支持通过编写sql语句，来构建多方安全计算业务场景的计算任务。
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