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1.NORMAL----正常 2.ABNORMAL----异常 3.STARTING----启动中 请求示例 获取连接器列表 get https://x.x.x.x:12345/v1/agents/connectors?offset=0&limit=10 响应示例 状态码： 200
通知处理状态 create_time String 创建时间 handle_time String 处理时间 请求示例 查询通知列表 get https://x.x.x.x:12345/v1/agents/{agent_id}/notices?offset=0&limit=10 响应示例
基本概念 账号 用户的账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限，可以重置用户密码、分配用户权限等。为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建用户并使用用户进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。
SQL,2.FL,3.FL_VERTICAL finish_time Long 任务完成时间 请求示例 查询作业执行结果抽样 get https://x.x.x.x:12345/v1/agents/{agent_id}/job-instances/{instance_id}/sample
计费说明 TICS（可信智能计算服务）采用包周期的计费模式。为了便于您便捷的下单购买，在控制台购买界面中系统会为您计算好所购买的套餐包价格，您可一键完成整个配置的购买。您还可以通过TICS提供的价格计算器，选择您需要的版本规格，来快速计算出购买TICS的参考价格。 计费项 计费模式
配置IEF高可用节点 IEF高可用节点实现该功能要手动操作，使用rsync命令在多台虚机间定时同步文件，操作步骤如下： 以下教程适用于ECS机器系统为Centos 7.5。操作前需要购买两台同网段同文件系统的ecs节点A与节点B。 在两台虚机上安装rsync及corntab服务，
配置IEF高可用节点 IEF高可用节点实现该功能要手动操作，使用rsync命令在多台虚机间定时同步文件，操作步骤如下： 以下教程适用于ECS机器系统为Centos 7.5。操作前需要购买两台同网段同文件系统的ecs节点A与节点B。 在两台虚机上安装rsync及corntab服务，
bcs_endpoint String bcs浏览器地址 error_msg String 互信失败错误信息 请求示例 可信计算节点详情展示 get https://x.x.x.x:12345/v1/agents 响应示例 状态码： 200 可信计算节点详情 { "trusted" : "true"
数据集发布状态:1.未发布,2.已发布,3.编辑待同步 create_time String 创建时间 请求示例 获取数据集信息 get https://x.x.x.x:12345/v1/agents/datasets?offset=0&limit=10 响应示例 状态码： 200 数据集列表展示成功
购买Model Lite资源池 前提条件 已购买ModelArts服务。 操作步骤 以主账号登录ModelArts管理控制台。 在控制台左下方，单击“专属资源池”下拉框，选择“弹性集群”，进入资源池创建页面。 在资源池创建页面，单击“创建”，进入购买专属资源池页面。 进入购买专属
创建样本分布统计作业 创建样本分布统计作业步骤如下： 在“作业管理 > 多方安全计算”页面单击创建，进入sql开发页面，展开左侧的“合作方数据”可以看到企业A、大数据厂商B发布的不同数据集。 单击某一个数据集可以看到数据集的表结构信息。 此时企业A可以编写如下的sql语句统计双方
create_time String 创建时间 round_id Integer 作业执行总轮数 请求示例 查询作业实例列表 get https://x.x.x.x:12345/v1/agents/{agent_id}/job-instances 响应示例 状态码： 200 查询作业实例列表成功
基本概念 空间（League） 可信智能计算服务的逻辑概念，由组织方创建。空间绑定不同数据保护方式的聚合器，并邀请多方数据提供者参与，在空间内实现数据有限共享应用，提炼数据价值。 空间是联邦计算的载体。空间需要购买才能使用，在空间中可以管理合作成员，合作数据以及查看可信智能计算环境。执行联邦计算任务需要指定空间。
String 参数等额外信息。 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 请求示例 查询联邦学习作业列表 get https://x.x.x.x:12345/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs?offset=0&filter=10
执行作业 执行横向作业 横向训练型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，单击“提交审批”按钮，审批完成后再单击“执行”按钮。 横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 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 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。
String 参数等额外信息。 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 请求示例 查询联邦预测作业列表 get https://x.x.x.x:12345/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-predicted-jobs
MULTIHOT--multihot型 field_size Integer 只有离散类型特征支持该属性，表示离散特征取值范围 请求示例 获取数据集详情 get https://x.x.x.x:12345/v1/agents/datasets/{dataset_id} 响应示例 状态码： 200 获取数据详情成功
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
e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getRequestId());
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