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project_id 是 String 项目id,最大32位,字母和数字组成 league_id 是 String 空间id,最大32位,字母和数字组成 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 是 Integer 记录数偏移量 limit 是 Integer
支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架(TICS,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离,用
和“租户别名”,保存后单击“确定”,完成邀请合作方操作。 “租户名称”是指合作方的华为账号,如何获取请参考合作方如何获取租户名称。 “租户别名”是合作方在TICS中的别名,由用户自定义即可,设置该参数的目的是保护合作方的信息安全。 图2 添加合作方 删除成员 在邀请成员后,如果发
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取,该数据集只包含连续类型特征,因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景,将数据集随机划分为三个大小类似的部分:(1)xx医院的训练集;(2)其他机构的训练集;(3)独立的测试集
在作业列表中查找创建的作业,单击“开发”,进入作业开发页面编写SQL语句。 在作业开发页面“合作方数据”一栏可查看此空间合作方共享的数据集。数据集第一级是合作方名称,第二级是数据集名称。SQL语句中用“合作方名.数据集名”表示一张表。 SQL语法支持 关键词:select 、from 、where 、inner
接器。 多方安全计算连接器 MRS, RDS_MYSQL, DWS, JDBC, MYSQL, ORACLE, 可信联邦学习连接器 LOCAL 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用接口获取用户Token接口获取。
描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 消息体的类型(格
描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 消息体的类型(格
了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 什么是区域和可用区? 什么是区域和项目? 合作方如何获取租户名称? 代理如何切换状态? 节点的可用资源如何查询? 什么是配额? 更多 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,最大32位,由字母和数字组成 league_id 是 String 空间ID,最大32位,由字母和数字组成 job_id 是 String 任务id,最大32位,由字母和数字组成 请求参数
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,最大32位,由字母和数字组成 league_id 是 String 空间ID,最大32位,由字母和数字组成 dataset_id 是 String 数据集id,最大32位,由字母和数字组成 请求参数
round 是 Integer 训练轮数,最小值1最大值1000 epoch 是 Integer 迭代数,最小值1最大值1000 datasets 是 String 数据集列表,最大值1024 ext 否 String 参数等额外信息,最大值1024 job_name 是 String
对这些客户进行定向营销,达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。 根据前一篇文章,企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
计算全程保障企业数据安全与个人隐私。 图2 金融联合营销 使能数据交易 传统数据交易方式,交易的是数据所有权,交易完成后,数据被无限制的复制。采用可信交易方式,交易的不是数据,而是数据的使用权,卖家卖的是对某个数据的用法用量,不用担心数据被复制。 优势: 数据不离开卖家,更放心。 卖家控制“隐私规则”,控制“用法和用量”。
/v1/agents/datasets/batch-delete 请求参数 表1 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 [数组元素] 是 Array of strings 数据集id数组 响应参数 无 请求示例 删除数据集 post https://x.x.x.x:12345
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,最大32位,由字母和数字组成 league_id 是 String 空间ID,最大32位,由字母和数字组成 job_id 是 String 任务id,最大32位,由字母和数字组成 请求参数
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 league_id 是 String 空间ID,最大长度32,由字母和数字组成 job_id 是 String 作业ID,最大长度32,由字母和数字组成 project_id 是 String 项目ID,最大长度32,由字母和数字组成 表2
临存在数据不全面、风控不及时的问题。随着隐私计算等技术为数据要素的有效流通提供了必要手段,多方数据联合风控成为新趋势。其中,黑名单共享查询是风控中的一个重要环节,企业间的黑名单共享能有效发挥风险联防联控效用。 在信息核验过程中,通过隐私计算技术实现多方黑名单数据共享,对电诈、洗钱
私配置规则的语句会被明确拒绝。 大数据厂商B在自己的计算节点单击“审批管理”模块,找到“待处理”的审批请求单击“查看详情”,可以看到企业A是如何使用自己的数据集的。 确认无误后再单击“同意”即允许企业A使用己方的数据集进行联合统计。 此时企业A在自己的计算节点上可以看到这个样本分