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响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。
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config_file_path 否 String 配置文件地址 auto_generate_data 否 Boolean 是否自动生成数据，即纵向联邦学习样本对齐之后的流程是否使用样本对其结果自动过滤。 ext 否 LocalDatasetExtEntity object 扩展信息，包含mu
String 参与方信息，最大长度128 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 metrics String 联邦学习模型评估指标 请求示例 查询作业的历史实例列表 get https://x.x.x.x:12345/v1/{project_id}/lea
响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。
备注信息 data_id String 数据集id data_type String 字段类型 fl_label_type String 学习数据集标签类型。UNIQUE_ID唯一标识，FEATURE特征，LABEL标签，FILTER过滤字段 is_discrete Boolean
l-connector-java-8.0.20.jar\\\",\\\"properties\\\":\\\"\\\"}\",\"auth_type\":\"PWD\"}"' --form 'file=@"/D:/mysql-connector-java-8.0.20.jar"'
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 请求参数 表3 请求Header参数 参数
切换计算节点状态 用户需要计算节点短暂脱离空间，一段时间内不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
文件”需与目标MySQL数据库版本一致。驱动类名com.mysql.cj.jdbc.Driver，仅支持mysql-connector-java-5.x以后的版本，驱动文件请在Mysql驱动下载地址中获取。 “连接器类型” 选择DWS连接时，填写的用户名，需具有数据库的读写权限（
文件”需与目标MySQL数据库版本一致。驱动类名com.mysql.cj.jdbc.Driver，仅支持mysql-connector-java-5.x以后的版本，驱动文件请在Mysql驱动下载地址中获取。 “连接器类型” 选择DWS连接时，填写的用户名，需具有数据库的读写权限（
String 参与方信息，最大长度128 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 metrics String 联邦学习模型评估指标 请求示例 查询训练作业下的成功模型 get https://x.x.x.x:12345/v1/{project_id}/le
文件”需与目标MySQL数据库版本一致。驱动类名com.mysql.cj.jdbc.Driver，仅支持mysql-connector-java-5.x以后的版本，驱动文件请在Mysql驱动下载地址中获取。 “连接器类型” 选择DWS连接时，填写的用户名，需具有数据库的读写权限（
Explorer平台在线调试。空间API支持的接口请参见表1。 使用计算节点API可以对计算节点进行操作，如新建连接器、新建数据集、新建多方安全计算作业等。计算节点API需要通过调用TICS服务的“获取token接口”获取Token进行认证鉴权，不支持在API Explorer平台在线调试。计算节点API支持的接口请参见表2。
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
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。 父主题： 联邦预测作业
点，SERVER控制节点 ne_status String 网元状态。INIT初始化，UNKNOWN未知，OFFLINE离线，ONLINE在线，FAULT故障，TRUSTING互信中，TRUST已互信 node_id String 节点id node_name String 节点名称
脱敏：勾选后，该字段内容将在分析结果中加密呈现，否则明文呈现。默认不勾选（作业发起方所属字段不做脱敏）。 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。
metrics=['accuracy']) model.save("d:/model.h5") 初始权重的格式是浮点数的数组，与模型对应。使用联邦学习训练出来的结果result_1可以作为初始权重，样例如下： -0.23300957679748535,0.7804553508758545
"league_cnt" : 1, "notice_to_handle_cnt" : 0 } SDK代码示例 SDK代码示例如下。 Java Python Go 更多 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
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