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测试mysql连接器时需上传驱动文件，详见应用示例 - 该接口需将请求body转换为json字符串，详见请求示例 - 可校验连接器账户密码、网络连通性。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/agents/connectors/test 请求参数 表1 请求Header参数
替换证书 为网络安全考虑，您需要定期更换证书，以免证书过期。 更新空间证书 登录TICS控制台。 进入TICS控制台后，单击页面左侧“空间管理”，进入空间管理页面。 进入空间详情页面，单击页面右上角的更新空间证书。 图1 空间详情 在弹出的提示框中阅读更新空间证书的注意事项，单击确定。
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）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Regio
请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系，因此当您首次登录CCE控制台时，CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限，从而更好地为您提供服务。
请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系，因此当您首次登录CCE控制台时，CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限，从而更好地为您提供服务。
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。 最终将计算完成的结果加密返回给作业发起方。
什么是项目？ 什么是项目？ 云的每个区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以区域默认单位为项目进行授权，IAM用户可以访问您账号中该区域的所有资源。 如果您希望进行更加精细的权限控制，可以在区域默认的项目中创建子项目，
建立连接器，发布数据。 登录密码 登录计算节点控制台的密码。 确认密码 与“登录密码”保持一致即可。 指定开放端口 计算节点控制台系统的网络端口。 部署配置相关参数 部署方式 当前版本支持云租户部署和边缘节点部署。 云租户部署：数据上云的用户可以选择“云租户部署”，可信计算节点
建立连接器，发布数据。 登录密码 登录计算节点控制台的密码。 确认密码 与“登录密码”保持一致即可。 指定开放端口 计算节点控制台系统的网络端口。 部署配置相关参数 部署方式 当前版本支持云租户部署和边缘节点部署。 云租户部署：数据上云的用户可以选择“云租户部署”，可信计算节点
发布数据。 登录密码 - 登录计算节点控制台的密码。 确认密码 - 与“登录密码”保持一致即可。 指定开放端口 - 计算节点控制台系统的网络端口 部署配置相关参数 部署方式 - 当前版本支持云租户部署和边缘节点部署。 云租户部署：数据上云的用户可以选择“云租户部署”，可信计算节
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
部署计算节点 在TICS控制台通过购买计算节点，支持接入数据空间进行操作。 创建连接器 在计算节点中，通过连接器连接数据源，用于后续的加密计算操作。 网络 确保计算节点能够与TICS空间部署节点互联互通。 父主题： 环境准备
CCE集群的部署规格根据您的业务量自行选择。 所创建CCE集群的虚拟私有云、子网，应与数据源所在云服务（如MRS Hive、DWS等）的虚拟私有云、子网保持一致，以确保网络互通。 自动创建的CCE集群费用不需要单独结算，当前TICS费用已包含CCE集群费用。
filter参数为true。 开启初筛后，做PSI或者聚合join前，会将提前做过安全处理的小表id放置到大表代理侧，进行提前过滤和初筛。大大减少了需要在网络中消耗的时间，避免传递不需要输出的数据。
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);
过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 项目 区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行授权，用户可以访问您账号中该区域的所有资源。如果您希望进行更加精细的权限控制，可以在区域默认的项目中创建子项目
当状态显示“可用”，SFS_Turbo创建成功。 图7 创建成功 创建完成之后，单击文件系统的名称，跳转到基本信息页面，可查看文件系统的名称、ID、路径、容量以及网络等相关信息，单击ID后面的复制按钮，即可拿到所创建的SFS_Turbo文件系统的ID。 图8 文件系统ID 已有SFS_Turbo 如果已
创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络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”
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”
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