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filter参数为true。 开启初筛后，做PSI或者聚合join前，会将提前做过安全处理的小表id放置到大表代理侧，进行提前过滤和初筛。大大减少了需要在网络中消耗的时间，避免传递不需要输出的数据。
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”，可信计算节
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”，可信计算节
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”，可信计算节点
创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 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”
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”，可信计算节
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空间id，最大32位，字母和数字组成 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 是 Integer 每页记录数，取值0-100 offset 是 Integer 记录数偏移量 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
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
当状态显示“可用”，SFS_Turbo创建成功。 图7 创建成功 创建完成之后，单击文件系统的名称，跳转到基本信息页面，可查看文件系统的名称、ID、路径、容量以及网络等相关信息，单击ID后面的复制按钮，即可拿到所创建的SFS_Turbo文件系统的ID。 图8 文件系统ID 已有SFS_Turbo 如果已
可信节点被仿冒，但证书不正确，故无法互信。 TICS.SRV.90000009.SSL_ CONNECT_TIME_OUT 空间和可信节点连接超时，需要排查空间到可信节点的网络连接，及可信节点的运行状态，如状态异常可尝试重启。 TICS.SRV.90000010. API_TIME_OUT 空间调取可信节点的互信
纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM，LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET work_step String 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT
纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM，LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET work_step 否 String 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT
数据申请”，打开数据申请页面。 在数据申请页面单击“我收到的”，查看供数方节点收到的申请列表。 数据来源为数据需求方公司B发送来的使用申请：申请交换的数据集、数据集字段（结构化数据才有该字段）。 在申请列表中选择申请状态为“待处理”，单击“查看详情”了解用数方需求。根据实际情况同意或者驳回申请。 父主题：
登录ECS服务器。 图8 输入用户名和密码 以Xshell登录为例，登录成功之后，在命令行界面使用ping命令查看本端VPC与对端VPC的网络是否连通，ip为SFS_Turbo的共享路径，如下图所示。 图9 IP地址 如未连通，则建立的对等连接存在问题。 在命令行界面输入如下信息
纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。 CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2);
选择数据文件：仅本地连接器需要配置。 数据文件仅支持csv文件和数据目录两种形式。选择数据目录时，必须保证目录下至少包含一个csv文件，且所有csv文件的特征数保持一致。此外，选择数据集的原始文件，需要指定csv文件的“分隔符”、“是否包含表头”。“是否包含表头”是指文件的第一行是否是每一个字段的名称。
纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。 CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2);
格部署时建议配置范围为8~16，具体根据实际需求和情况调整。 apsi.num.threads：数据提供方处理查询并发线程数，默认1，取值正整数，并发线程数越大，性能越优。 id.byte.length：查询id序列化字节长度，默认20，需要根据实际情况调整。 query.fields
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