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76 123400991,80,36 123400990,39,63 执行如下SQL语句,将csv文件内的数据导入创建的数据表。 LOAD DATA INFILE 'csv数据文件名' INTO TABLE 表名 或者执行如下的插入语句: Tax表: insert into tax
csv文件分隔符 is_header_exist 是 Boolean 数据文件是否包含表头 data_file_path 是 String 数据文件地址 id_file_path 否 String id文件地址 config_file_path 否 String 配置文件地址 auto_generate_data
合作方登录TICS控制台。进入TICS控制台后,单击页面左侧“通知管理”,进入通知管理页面。 浏览通知信息,单击“下载计算节点配置”,得到agentConfig.zip文件,解压到本地。 图1 下载计算节点配置 父主题: 快速入门
访问限制和自定义限制由公司A在创建合约时定义。 约束限制 访问限制:目前不限制数据的使用环境和应用。 自定义限制:自定义其他属性,比如设置文件访问者的名称、工号等,使用“=”相连。比如:name=huaxiaowei,code=996181。 操作步骤 创建合约。 用户登录进入计算节点页面。
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。
)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、计算过程中端到端的安全和可审计,推动了跨行业的可信数据融合和协同。 产品架构 产品架构如图1所示。 图1 产品架构 空间管理 邀请
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、计算过程中端到端的安全和可审计,推动了跨行业的可信数据融合和协同。 在调用可信智能计算服务TICS API之前,请确保已经充分了解
)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、计算过程中端到端的安全和可审计,推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色 根据人员的职能进行划分,使用TICS的用户主要可以分为以下两类。
场景描述 本章节以“小微企业信用评分”场景为例。 背景信息 社保、水电气和资助金等数据统一存储在某政务云,由不同的局进行管理,机构想单独申请进行企业相关评分的计算会非常困难。 因此可以由市政数局出面,统一制定隐私规则,审批数据提供方的数据使用申请, 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算。
)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、计算过程中端到端的安全和可审计,推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色 根据人员的职能进行划分,使用TICS的用户主要可以分为以下两类。
横向联邦训练作业对接MA 前提条件 MA Lite资源池已创建完毕。 空间组建完成,参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署,配置参数时选择存储方式和数据目录,参考4.1 部署计算节点。 空间成员完成数据集准备工作,参考准备本地横向联邦数据资源。 空间成员在数据目录中完成数据发布,参考4
size:本次作业在各执行节点分配的内存大小,默认200MB。如果作业中间结果过大,需要调高该参数。 max.result.file.size:最大存储文件大小,默认10GB。如果最终结果存储超过这个大小,则会执行失败,需要调大该值。 tics.task.concurrency:在TICS所属计算节点执行计算
请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固,确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系,因此当您首次登录CCE控制台时,CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限,从而更好地为您提供服务。
请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固,确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系,因此当您首次登录CCE控制台时,CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限,从而更好地为您提供服务。
然后选择数据集及其对应的查询字段和返回字段。当前支持最多选择3个数据集,同时返回字段支持配置默认值,针对相同的返回字段支持配置优先级。 图2 选择数据文件 单击“保存并提交审批”。 父主题: 实时隐匿查询
登录到计算节点后,进入数据管理并进行数据集发布。 图2 数据管理中新建数据集 参考下图填写参数信息。(1)指定连接器为localConnector,选择数据文件的路径,填写数据名称;(2)字段配置中特征字段(x_{特征序号})均配置为字段类型:FLOAT,字段类别:特征,特征类型:连续;标签字段(
图1 发起预测 图2 勾选数据集 在“联邦预测”页面批量预测Tab页单击“历史预测”,可以“查看结果”和“作业报告”。 “查看结果”为预测结果存储相对路径。分类作业的预测结果为0/1标签以及正负样本概率,0表示负样本,1表示正样本;回归作业的预测结果为最后的样本得分。 “作业报告”为
什么是项目? 什么是项目? 云的每个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),以区域默认单位为项目进行授权,IAM用户可以访问您账号中该区域的所有资源。 如果您希望进行更加精细的权限控制,可以在区域默认的项目中创建子项目,
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