未标注的数据点数量。 待确认数据点 使用自动标注工具后，计算出来的异常点，需用户确认标注结果是否正确。 标注坐标图右上方 横向选择工具，可横向选择连续时间戳的数据进行批量标注。 纵向选择工具，可纵向选择连续值区域内的数据进行批量标注。 矩形选择工具，可在坐标轴内选择任意连续区域内的数据进行批量标注。

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来在图片上新增刺点，刺点的具体信息包括： 像控点的经度、纬度、高度及精度信息。 刺点所在的图片ID，以及在图片中的像素点位置信息，包括横向和纵向像素值。 刺点所属的任务ID信息。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自

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Mysql数据库 介绍APM采集的Mysql数据库指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Mysql数据库采集参数 参数名 数据类型 应用类型 默认值 Agent支持的起始版本 Agent支持的终止版本 描述 是否采集原始sql radio JAVA false 2.0.0 - 调

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联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适

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，非敏感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使

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方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适

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评估型横向联邦作业流程 基于横向联邦作业的训练结果，可以进一步评估横向联邦模型，将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮，获取最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic

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约束限制 纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为

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MySQL数据库兼容MySQL模式 MySQL数据库兼容性概述 数据类型 系统函数 操作符 字符集 排序规则 SQL 驱动 父主题： 分布式

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创建事件触发流程 创建完成后，系统自动进入流程设计页面，如图2所示。流程设计页面默认为纵向布局，单击主菜单中的“切换横向布局”，可将页面调整为横向布局，如图3。 图2 流程设计页面（纵向布局） 图3 流程设计页面（横向布局） 设计流程。 例如，设计一个流程，通过添加记录节点，来获取开始节点的

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String 纵向联邦算法类型枚举值。XG_BOOST，LIGHT_BGM， LOG ISTIC_REGRESSION（逻辑回归），NEURAL_NETWORK，FIBINET 枚举值： XG_BOOST LIGHT_BGM job_type 是 String 作业类型。HFL（横向联邦），VFL（纵向联邦）。

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可根据需要添加数据和框图，也可根据需要选择框图的横向和纵向布局。 可根据“任务名称”“场景名称”“信号名称”，搜索任务。 单击可删除不需要的框图和数据。单击“清空数据”，可清空页面上所有的数据。 内置评测信号参数 表1 内置评测信号参数 内置评测信号参数 对应中文 speedX 纵向速度 speedY 侧向速度

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保存横向联邦学习作业 功能介绍 保存横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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会存在主车与对向车辆存在横向冲突的情况， 应对对向车辆冲突行驶检测的目的是判断主车在这种情况下， 能否进行适当的转向和减速避让， 从而保证安全性。 其中主车需要进行避让的前提条件是： 当主车前端与对向行驶的车道纵向距离一定范围内（本设计取10m）， 并且主车与对向车辆的横向距离小于两者一半车宽的和。

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能力，可以通过升降硬件配置（如磁盘、内存、CPU、网卡等）来调整存储能力和计算能力，也可以通过横向扩展和收缩分布式节点来调整存储和计算能力，还可以通过集群Resize同时做横向扩展、纵向扩展，并且同时调整集群的拓扑结构。 集群拓扑详解 要想充分理解DWS的弹性伸缩能力，首先需要了

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Shard和副本概念介绍 图1 ClickHouse集群架构图 从横向来看ClickHouse数据库集群，所有数据都会平均分布到多个shard分片中进行保存，数据平均分布后，保证了查询的高度并行性，以提升数据的查询性能。 从纵向来看，每个shard内部有多个副本组成，保证分片数据的高可靠性，以及计算的高可靠性。

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接DFV，向上提供高效调度的数据库存储语义，是数据库高性能的核心。 SQL解析层：与MySQL 8.0开源版100%兼容，客户业务从MySQL生态可以平滑迁移， 从其他数据库迁移也能使用MySQL生态的语法、工具，降低开发、学习成本。基于原生MySQL，在100%兼容的前提下进行大量内核优化以及开源加固。

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单击，选择横向选择工具。 在图表区域需要标注的起始时间戳处单击，拖动鼠标到终止时间戳。 在弹出的“横向选择标注”对话框中进行标注。 单击“确认”，完成批量标注。用户确认保存后，结果会保存到租户OBS桶。 连续时间戳内指定值域范围内批量标注操作步骤如下： 单击，选择纵向选择工具。

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执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选

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创建MySQL数据库 应用场景 MySQL是目前最受欢迎的开源数据库之一，其性能卓越，搭配LAMP（Linux + Apache + MySQL + Perl/PHP/Python），成为WEB开发的高效解决方案。 本教程将指导您如何通过Terraform脚本创建一个RDS for

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数据库代理（MySQL） 开启数据库代理 查询数据库代理信息列表 查询数据库代理规格信息 设置读写分离路由模式 关闭数据库代理 父主题： API v3（推荐）

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