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"password": "password", "domain": { "name": "Account Name"
public static void main(String[] args) { // The AK and SK used for authentication are hard-coded or stored in plaintext, which has great
"通用异常，详情：tee get input encrypted model failed, xxx.ExecuteException: error happend(reason=run job failed, errMsg: ValueError: Calling `Model.fit`
public static void main(String[] args) { // The AK and SK used for authentication are hard-coded or stored in plaintext, which has great
"baedab5b-d120-43a6-b965-5b3d7e2deae5", "high_avail" : 0 }, "agent_deploy_detail" : { "agent_id" : "22a38e92ef7e4284b666b2a14bc29462"
public static void main(String[] args) { // The AK and SK used for authentication are hard-coded or stored in plaintext, which has great
在命令行界面输入如下信息，建立挂载SFS_Turbo的本地路径。 mkdir 本地路径 找到所使用的SFS_Turbo文件系统，单击名称进入基本信息页面，复制对应的挂载命令。 图10 挂载命令 其中红框标注的位置换成3中所建立的本地路径。 挂载完成后，执行如下命令，查看已挂载的文件系统。 mount
public static void main(String[] args) { // The AK and SK used for authentication are hard-coded or stored in plaintext, which has great
|，长度要求在1~128之间。 description 否 String 作业描述，最大长度512 hfl_type 否 String fl作业类型枚举。TRAIN（训练），EVALUATE（评估）。 hfl_platform_type 否 String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL（本地），
String 实例id，最大长度32 job_instance_type String 纵向联邦作业类型。 SQL, HFL, VFL_TRAIN, VFL_EVALUATE, VFL_ID_TRUNCATION, VFL_FEATURE_SELECTION, VFL_SAMPLE_ALIGNMENT
public static void main(String[] args) { // The AK and SK used for authentication are hard-coded or stored in plaintext, which has great
"ACCEPTED", "RUNNING", "SUCCEEDED", "FAILED", "TERMINATED", "PENDING" ], "job_instance_type": [ "SQL", "HFL", "VFL_TRAIN", "VFL_EVALUATE", "VFL_ID_TRUNCATION"
附录 公共消息头 状态码
"ACCEPTED", "RUNNING", "SUCCEEDED", "FAILED", "TERMINATED", "PENDING" ], "job_instance_type": [ "SQL", "HFL", "VFL_TRAIN", "VFL_EVALUATE", "VFL_ID_TRUNCATION"
参数 是否必选 参数类型 描述 job_instance_type 是 String 作业实例类型，最大长度32。SQL,HFL,VFL_TRAIN,VFL_EVALUATE,VFL_FEATURE_SELECTION,VFL_SAMPLE_ALIGNMENT,VFL_PREDICT
产品功能 动态空间管理 动态构建可信计算空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。空间是联邦计算的载体，合作方只有加入空间才能参与联邦计算。 安全的作业管理 作业时，数据使用的过程可审计、可追溯。TICS数据集成支持多方安全计算、可信联邦学习和联邦预测作业等作业方式。 多方安全计算
产品概述 可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligent Computing Service ）打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术，实现了数据在存储、流通、计算
API概览 TICS提供的接口为符合RESTful API设计规范的自研接口。 使用空间API可以查询TICS空间的相关信息，如获取空间列表、获取计算节点列表等。空间API可通过调用IAM服务“获取用户Token接口”获取Token进行认证鉴权，支持在API Explorer平台
产品优势 多域协同 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；
最新动态 本文介绍了TICS各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2021年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 秘密分享 横向联邦学习新增支持秘密分享算法。 商用 联邦机器学习作业 2 隐私集合交集PSI 联
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