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Boolean 数据文件是否包含表头 data_file_path String 数据文件地址 id_file_path String id文件地址 config_file_path String 配置文件地址 auto_generate_data Boolean 是否自动生成数据，即纵向
选择合适的子网地址 NAT网关 - 选择子网下NAT网关，若子网下不存在NAT网关，默认新建。 弹性IP - 选择NAT网关已关联的弹性公网IP。若NAT网关无关联弹性公网IP，默认新建。 弹性公网IP提供外网访问能力，可以灵活绑定及解绑，随时修改带宽。未绑定弹性公网IP的云服务器无
“数据配置文件”的“可选数据列表”： LOCAL运行环境，展示的是通过本地连接器发布的本地数据。 “训练型作业”同一个计算节点只能选一个数据集，但是一个作业必须要选两个及两个以上的数据集才能做训练。 表1 作业参数说明 参数名 参数描述 作业名称 用户自定义作业的名称，只能包含英文字母、数字、中文、“-”、“_”、“
的网络连接。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region指面向公共租户提供通用云服务的Region；专属Re
dentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全，访问密钥仅在初次生成时自动下载，后续不可再次通过管理控制台界面获取。请在生成后妥善保管。 获取项目ID和账号ID
dentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 每个用户仅允许新增两个访问密钥。 为保证访问密钥的安全，访问密钥仅在初次生成时自动下载，后续不可再次通过管理控制台界面获取。请在生成后妥善保管。 获取项目ID和账号ID
league_server_snat_ip String 空间server组件的ip，为server的snatip，设置代理节点的入方向安全组规则 nat_eip String 可信节点绑定的网关的ip，CCE部署时会返回该值 nat_eip_id String 可信节点绑定的网关的ip的Id，CCE部署时会返回该值
分布类型：包括连续、离散、MULTIHOT三种特征类型，联邦学习时可能会使用到该信息。 离散：离散变量是在任意两个值之间具有可计数的值的数值变量。离散变量始终为数值变量。例如，客户投诉数量或者瑕疵或缺陷数。 连续：连续变量是在任意两个值之间具有无限个值的数值变量。连续变量可以是数值变量，也可以是日期/时间变量。
选择完成后单击“下一步”。 图3 数据选择 图4 样本粗筛 (可选步骤) 样本对齐，支持使用新对齐的结果，如图5所示；也支持复用隐私求交作业中通过这两个数据集计算得到的结果，如图6所示。 图5 使用新对齐结果 图6 复用隐私求交作业中的结果 （可选步骤）进行特征选择，此步骤要求数据已经对齐
表示用于传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 指定承载REST服务端点的服务器域名或IP，不同服务不同区域的Endpoint不同。 终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同。本服务的Endpoint您可参考终端节点Endpoint获取。
触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 对重试操作配置后，配置CPU配额和内存配额。执行批量预测作业时，会创建新容器来执行，这两个配额参数的值为创建新容器的CPU核数和内存大小，默认CPU核数为1，内存大小512M。 然后勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后
（2）增大每个参与方本地模型训练的迭代次数，可以显著提升最终联邦学习模型的性能。 参与方数据量不同时，独立训练对比横向联邦训练的准确率 本节实验不再将训练集均匀划分到两个参与方，而是以不同的比例进行划分，从而探究当参与方数据量不同时，模型性能的变化情况。具体划分如下所示。实验中训练轮数固定为10，迭代次数固定为50。
重置内容，服务器处理成功。 206 Partial Content 服务器成功处理了部分GET请求。 300 Multiple Choices 多种选择。请求的资源可包括多个位置，相应可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved Permanently 永久移动，
减少了营销的成本。 当两方都提供特征时，预测结果分为对齐id文件（只有一列id）和预测结果文件（包括预测结果标签、0的概率、1的概率），两个文件的行数相等且每一行相互对应。 至此，企业A完成了整个TICS联邦建模的流程，并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以作为后续持续
`L_RETURNFLAG`, `L_LINESTATUS`, `L_SHIPDATE`, `L_COMMITDATE`, `L_RECEIPTDATE`, `L_SHIPINSTRUCT`, `L_SHIPMODE`, `L_COMMENT` FROM `SPACE_CREATOR`
oken加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。 Token可通过调用获取token接口获取。 POST https://Ip:port/v1/agent/user/token Content-Type: application/json { "user_name":"user_name"
阶段一：数据发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后，在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息，建立数据源和计算节点之间的安全连接。
数据集发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后，在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息，建立数据源和计算节点之间的安全连接。
String 作业名称，名称不能以空白字符开头结尾、或者包含下列任何字符：\ / : * ? " < > |，长度要求在1~128之间 description 否 String 描述，最大长度512 agent_id 是 String 可信计算节点id，最大32位，由字母和数字组成 响应参数
其他机构的训练样本数目 7366 测试集样本数目 7257 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 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
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