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可用区（AZ，Availability Zone）是同一区域内，电力和网络互相隔离的物理区域，一个可用区不受其他可用区故障的影响。一个区域内可以有多个可用区，不同可用区之间物理隔离，但内网互通，既保障了可用区的独立性，又提供了低价、低时延的网络连接。 区域（Region）：从地理位置和
为什么空间详情中“作业执行统计”实例数与空间作业中实例数统计不一致？ 空间作业中的实例数统计的是实例总个数，而空间详情中“作业执行统计”实例数统计全部实例的总执行次数，可能存在一个实例执行多轮的情况。所以两个实例数统计不一致也是很正常的。
为什么我的计算结果每次计算时结果都不一样？ 当空间开启了“结果差分隐私”开关时， 对敏感数据字段的sum操作都会添加一个差分噪声，来保护单条敏感数据不被泄露。 如果需要更精确的结果， 可联系空间管理员关闭“结果差分隐私”开关， 或者联系敏感字段的合作方修改字段分类。
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。
在两台虚机上安装rsync及corntab服务，已安装则跳过（HCS底座发行的系统镜像是默认安装的；客户提供的机器，需要客户运维侧保障）。 参照如何在两个节点间免密ssh登录完成节点免密设置。 在节点A任意目录下创建该脚本sync_tics.sh，建议放在 /opt/tics目录下，确保脚本文件具备可执行权限。
在两台虚机上安装rsync及corntab服务，已安装则跳过（HCS底座发行的系统镜像是默认安装的；客户提供的机器，需要客户运维侧保障）。 参照如何在两个节点间免密ssh登录完成节点免密设置。 在节点A任意目录下创建该脚本sync_tics.sh，建议放在 /opt/tics目录下，确保脚本文件具备可执行权限。
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.csv。 alignedIds
dentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全，访问密钥仅在初次生成时自动下载，后续不可再次通过管理控制台界面获取。请在生成后妥善保管。 获取项目ID和账号ID
dentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全，访问密钥仅在初次生成时自动下载，后续不可再次通过管理控制台界面获取。请在生成后妥善保管。 获取项目ID和账号ID
状态代码由三位数字组成，第一个数字定义了响应的类别，有五种可能取值： 1xx：指示信息，表示请求已接收，继续处理。 2xx：成功，表示请求已被成功接收、理解、接受。 3xx：重定向，要完成请求必须进行更进一步的操作。 4xx：客户端错误，请求有语法错误或请求无法实现。 5xx：服务器端错误，服务器未能实现合法的请求。
数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 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。
减少了营销的成本。 当两方都提供特征时，预测结果分为对齐id文件（只有一列id）和预测结果文件（包括预测结果标签、0的概率、1的概率），两个文件的行数相等且每一行相互对应。 至此，企业A完成了整个TICS联邦建模的流程，并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以作为后续持续
分布类型：包括连续、离散、MULTIHOT三种特征类型，联邦学习时可能会使用到该信息。 离散：离散变量是在任意两个值之间具有可计数的值的数值变量。离散变量始终为数值变量。例如，客户投诉数量或者瑕疵或缺陷数。 连续：连续变量是在任意两个值之间具有无限个值的数值变量。连续变量可以是数值变量，也可以是日期/时间变量。
组合架构 架构说明 图1 架构图例 作业发起方通过计算节点提供的控制台页面，发起多方安全计算作业。 多方安全计算作业在TICS中进行解析和任务计划构建，并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据，并使用安全算法进行加密输出。 数据在TICS提供的服务器中进行机密计算。
（2）增大每个参与方本地模型训练的迭代次数，可以显著提升最终联邦学习模型的性能。 参与方数据量不同时，独立训练对比横向联邦训练的准确率 本节实验不再将训练集均匀划分到两个参与方，而是以不同的比例进行划分，从而探究当参与方数据量不同时，模型性能的变化情况。具体划分如下所示。实验中训练轮数固定为10，迭代次数固定为50。
箱是指经过计算使得每个箱体的区间间隔保持一致。 需要至少勾选一个无标签数据集特征才能进行模型训练。如果不勾选任何特征，会提示“选择两个数据集，一个有标签，一个无标签，且至少选择一个无标签方特征，才可启动训练。” 图7 特征选择 图8 查看特征分箱woe值 在页面右下角单击“启动训练”进行模型训练。
重复步骤1~7，发布tax税务表和power_data能源表。 数据发布的过程并不会直接从数据源中导出用户数据，仅从数据源处获取了数据集相关的元数据信息，用于任务的解析、验证等。 父主题： 可验证代码示例
0为该线性模型的系数加上偏置项。 图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估模型。可以采用如下脚本，会打印出模型在测试集上的准确率和AUC两个指标。 图3 本地评估模型的Python脚本 父主题： 测试步骤
“数据配置文件”的“可选数据列表”： LOCAL运行环境，展示的是通过本地连接器发布的本地数据。 “训练型作业”同一个计算节点只能选一个数据集，但是一个作业必须要选两个及两个以上的数据集才能做训练。 表1 作业参数说明 参数名 参数描述 作业名称 用户自定义作业的名称，只能包含英文字母、数字、中文、“-”、“_”、“
数据表和power_data能源表。 数据发布的过程并不会直接从数据源中导出用户数据，仅从数据源处获取了数据集相关的元数据信息，用于任务的解析、验证等。 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
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