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为云CCE服务的容器中。关于CCE集群的更多信息可参考CCE。 当前仅支持直接创建CCE集群，不支持选择已有集群。您需要配置CCE集群的部署规格、虚拟私有云、子网、节点密码、弹性IP等信息。 说明： CCE集群的部署规格根据您的业务量自行选择。 所创建CCE集群的虚拟私有云、子网，应与数据源所在云服务（如MRS
为云CCE服务的容器中。关于CCE集群的更多信息可参考CCE。 当前仅支持直接创建CCE集群，不支持选择已有集群。您需要配置CCE集群的部署规格、虚拟私有云、子网、节点密码、弹性IP等信息。 说明： CCE集群的部署规格根据您的业务量自行选择。 所创建CCE集群的虚拟私有云、子网，应与数据源所在云服务（如MRS
数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。TICS特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。 假设您有如下数据集（
通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 消息体的类型（格式），必选，默认取值为“application/json”，有其他取值时会在具体接口中专门说明。
在机器A上继续执行如下命令，按照提示输入B的登录密码即可 ssh-copy-id -i 图中红框部分 root@机器B的ip 注：以上操作为节点采用密钥登录，无密码的场景下 若所建节点采用密钥对登录的形式，可手动复制公钥文件id_rsa.pub到对端节点的指定用户的home路径下（root用户的路径为/root）
在机器A上继续执行如下命令，按照提示输入B的登录密码即可 ssh-copy-id -i 图中红框部分 root@机器B的ip 注：以上操作为节点采用密钥登录，无密码的场景下 若所建节点采用密钥对登录的形式，可手动复制公钥文件id_rsa.pub到对端节点的指定用户的home路径下（root用户的路径为/root）
训练轮数 训练的轮数，每一轮训练结束都会对各方训练出的权重进行一次安全聚合。 重试 开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效。 开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额
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 续费 到期与欠费
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MySQL数据库 IP地址 本地的MySQL数据库的IP地址，且该地址允许可信节点所在虚机通过此IP访问。 1xx.1.1.1 端口 MySQL数据库的端口。 3306 驱动文件 对应数据库版本的驱动文件。 mysql-driver.jar 用户名 访问MySQL数据库的用户，该用户拥有MySQL数据库的读、写和删除权限。
EdgeFabric）通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 前提条件
EdgeFabric）通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 前提条件
在“空间管理”页打开“我创建的空间”页签，查找待删除的空间，单击“删除”进行删除。空间状态会更新为删除中。 图7 删除空间 查看空间操作记录 TICS提供透明的空间操作记录。空间的创建、部署、删除、升级回滚操作都会被详细记录。 在详情中，操作进程以可视化的方式展示，清晰展示空间的部署、升级、回
图2 pir或.PIR标识隐匿查询字段 单击编辑器右侧的“作业配置项”，进行作业配置。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效。开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 执行参数：用于作业调优。当前可用执行参数介绍如下：
个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中，升级、回滚是一个常见的场景，TICS能够很方便的支撑联盟和计算节点升级和回滚。回滚也称为回退，即当发现升级出现问题时，让联盟和计算节点自动回滚到
为云CCE服务的容器中。关于CCE集群的更多信息可参考CCE。 当前仅支持直接创建CCE集群，不支持选择已有集群。您需要配置CCE集群的部署规格、虚拟私有云、子网、节点密码、弹性IP等信息。 说明： CCE集群的部署规格根据您的业务量自行选择。 所创建CCE集群的虚拟私有云、子网，应与数据源所在云服务（如MRS
发布数据集 企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下： 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集，没有发布新的数据集。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
用户id查询企业B的数据，辅助企业A的实时分析业务。而企业A不想暴露给企业B自己查询的用户id，因为查询该用户的信息隐含着“该用户是企业A的客户”的信息，存在用户隐私泄露的风险。 企业A和企业B可以使用TICS服务的实时隐匿查询功能，既能满足实时业务高效低延迟的业务需求，又能避免
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语句统计双方的数据碰撞后的正负样本总数，正负样本总数相加即为双方共有数据的总数。 select sum(
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。 父主题：
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