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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 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
表5 TicsJobInstanceVo 参数 参数类型 描述 id String 实例id，最大长度32 status String 作业、任务状态。 NEW, ACCEPTED, RUNNING, SUCCEEDED, FAILED, 失败 TERMINATED, PENDING
数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。
“连接器类型”选择MySql和ORACLE时，呈现此参数。JDBC驱动。 其他属性 “连接器类型”选择MySql时，呈现此参数。用户根据实际情况设置任务所需的Key和Value。 管理连接器 在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。
“连接器类型”选择MySql和ORACLE时，呈现此参数。JDBC驱动。 其他属性 “连接器类型”选择MySql时，呈现此参数。用户根据实际情况设置任务所需的Key和Value。 选择界面左侧“数据管理”，单击“创建”，在弹出的界面配置创建数据的参数，配置完成后单击“确定”。 配置数据参数
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 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
“连接器类型”选择MySql和ORACLE时，呈现此参数。JDBC驱动。 其他属性 “连接器类型”选择MySql时，呈现此参数。用户根据实际情况设置任务所需的Key和Value。 管理连接器 在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。
图4 前往计算节点 选择界面左侧“数据管理”，单击“创建”，在弹出的界面选择本地连接器（localConnector），选择“非结构化”任务类型，配置创建数据的参数，配置完成后单击“确定”。 配置非结构化数据集需注意： 选择数据文件：数据文件仅支持csv文件和数据目录两种形式。
Administrator完成授权。 选择CCE Administrator和OBS Administrator系统角色后，系统会自动勾选其依赖的其他系统角色，因此实际中授权更多的系统角色。 图2 授权 将所需授权的用户加入用户组tics_cce_min，即可为用户授予相关权限。 创建c
E}' 作业变量命名长度限制0-20个字符，可支持40个变量 编写SQL语句时，您可以参考编辑器右侧的“系统函数”，在SQL语句中输入并使用系统函数。 表1 系统函数介绍 系统函数类型 函数 命令格式 命令说明 参数说明 返回值说明 数学函数 ABS abs(number) 计算number的绝对值。
控制台，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
在“联邦预测”页面实时预测Tab页，单击“模型部署”，开始部署模型。 图1 模型部署 模型部署完成后，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写要预测的“样本id”和“模型特征”对应的数值，然后单击“预测”，就会有系统弹窗弹出，显示预测结果。 注意：样本id从创建作业选择数据集的样本id列获取。 图2 发起预测 父主题：
图1 找到边缘节点 单击边缘节点名，进入节点详情，然后切换到配置页签。 在配置页签找到日志配置，在系统日志下单击”编辑”按钮，参考图2进行配置。 图2 系统日志配置样例 系统日志配置完成并保存后，切换到应用日志，参考图3进行配置。 图3 应用日志配置样例 应用日志配置完成并保存后，此节点配置完成，成功对接AOM。
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针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。
准备数据 首先，企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息，例如双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float
确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“FiBiNET”三种算法类型，XGBoost支持“分类”和“回归”两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
1cbaebabe5ef03f7c3017bb5b7”这样的一条数据，查询结果中即会返回企业A所选择的企业B的数据字段。 同时企业A的业务系统后台也可以通过API调用的方式调用企业A计算节点的接口发起实时隐匿查询，更好地服务生产业务。 父主题： 外部数据共享
在项目ID下，您可以查看项目ID和账号ID。通常在调用API的鉴权过程中，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
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