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开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集（包括
空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择挂载方式和数据目录，参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布，参考发布数据。 参与方的计算节点如果是采用云租户部署，并且使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限。 约束限制 避免作业名重复。 必须选择一个已有模型才能创建批量预测作业。 批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。
可能会影响性能以及部分作业正常执行。低级别时，使用国际标准的对称和非对称加密结合方式，在安全沙箱内进行解密计算。性能和灵活度较高。 结果差分隐私：开启时，使用差分隐私算法对多方安全计算作业的执行结果添加隐私保护，避免历史差分攻击。使用该功能会在计算节点发布数据集时将数据集信息的取
用户部署计算节点的节点，如果是第一次部署计算节点，会从远端拉取计算节点的镜像版本到节点，导致时间较长。当节点上已经存在镜像版本，再次在该节点上部署计算节点时，会直接使用节点上的镜像版本创建计算节点，创建时间较快。 查看计算节点部署情况 部署计算节点的详情事件信息查询。 空间成员登录TICS控制台。 进入T
执行批量预测作业 前提条件 参与方的计算节点如果是采用云租户部署，并且使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。 执行批量预测作业 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
数据使用自主可控。 联合多方正样本的效果，丰富模型的特征，提高模型的泛化能力。 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
的响应值，因此调用该接口时，不用填写本字段。 请求响应成功后在响应消息头中包含的“X-Subject-Token”的值即为Token值。 使用Token认证时该字段必选。 注：以下仅为Token示例片段 MIIPAgYJKoZIhvcNAQcCo...ggg1BBIINPXsidG9rZ
POWER_DATA c where b.id = c.id and a.id = b.id 审批时可以看到如下的信息，涉及关联字段较多，其使用方式都能够在审批界面中展示出来。 图1 基础信息 执行结果如下。 图2 执行结果 结果显示，TICS支持大量基础的SQL语法。 图3 SQL编写提醒
size：参与方计算节点分配的作业最大内存。 tics.task.memory.size：TICS平台计算节点作业分配的作业最大内存。 具体使用哪个参数，作业结果界面会给出相应提示。 图3 设置参数
在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据交换”，在可信数据交换页面，查看交换作业的执行情况。 图3 查看交换作业的执行情况 单击“下载”，即可使用数据。 父主题： 可信数据交换
之外的内容。 对于获取token接口，返回如图2所示的消息体，其中“token”就是需要获取的用户Token。有了Token之后，您就可以使用Token认证调用其他API。 图2 获取用户Token响应消息体 { "status": 0, "data": { "token": "
数据集，最后单击“保存并提交审批”按钮完成作业创建。等审批方审批完后，就可以执行任务。 注意：选择的数据集中需要有样本id列，后面预测需要使用。 图2 新建作业 等待参与方审批，当参与方单击“同意”后，就可以执行任务了。 图3 审批详情 父主题： 实时预测
对于获取用户Token接口，返回如图1所示的消息头，其中“x-subject-token”就是需要获取的用户Token。有了Token之后，您就可以使用Token认证调用其他API。 图1 获取用户Token响应消息头 响应消息体（可选） 该部分可选。响应消息体通常以结构化格式（如JSON
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