常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT，优先级顺序为：NOT>AND>OR。 运算规则请参见表2，表中的A和B代表逻辑表达式。 表2 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A OR B BOOLEAN 若A或B为TRUE，则返回TRUE，且支持三值逻辑。 A AND B BOOLEAN 若A和B为TRUE，则返回TRUE，且支持三值逻辑。

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常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT，优先级顺序为：NOT>AND>OR。 运算规则请参见表2，表中的A和B代表逻辑表达式。 表2 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A OR B BOOLEAN 若A或B为TRUE，则返回TRUE，且支持三值逻辑。 A AND B BOOLEAN 若A和B为TRUE，则返回TRUE，且支持三值逻辑。

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建模 操作场景 本文指导您在应用设计态反向创建模型。 前提条件 已登录应用设计态。 已创建数据源和读取数据库数据。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 反向建模”，进入反向建模页面。 找到需要建模的数据源，单击。 您也可以单击数据源的名称，在“查看数据源”窗口单击“建模”。

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使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

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Python和Spark开发平台 创建特征工程 数据采样 列筛选 数据准备 特征操作 Notebook开发 全量数据应用 发布服务 父主题： 特征工程

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花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证

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常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT，优先级顺序为：NOT>AND>OR。 运算规则请参见表2，表中的A和B代表逻辑表达式。 表2 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A OR B BOOLEAN 若A或B为TRUE，则返回TRUE，且支持三值逻辑。 A AND B BOOLEAN 若A和B为TRUE，则返回TRUE，且支持三值逻辑。

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常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT，优先级顺序为：NOT>AND>OR。 运算规则请参见表2，表中的A和B代表逻辑表达式。 表2 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A OR B BOOLEAN 若A或B为TRUE，则返回TRUE，且支持三值逻辑。 A AND B BOOLEAN 若A和B为TRUE，则返回TRUE，且支持三值逻辑。

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的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习，增量学习不需要一次性存储所

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减少额外学习成本。在语言机制上，尽量减少对用户的干扰，使用户能专注于造型逻辑和API调用，而非纠结于语言规则和形式。平台会支持提升开发体验功能，包括指令列表供选择，代码片段自动填充等辅助开发功能。 开发过程中，系统能够同时为很多用户测试、使用。无需编译打包，无需重启服务器。 可以将程序分享给平台上其他用户。

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Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

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TEMPLATE_PA RAM 可填写为'["3","人民公园正门"]' 模板中的每个变量都必须赋值，且取值不能为空 查看更多模板规范和变量规范:产品介绍>短信模板须知和短信变量须知 ''' TEMPLATE_PARAM = '["369751"]' #模板变量，此处以单变量验证码短信为例，

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signer import requests 生成一个新的Signer，填入AK和SK。 本示例以AK和SK保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。以Linux系统为例在本地将已获取的AK/SK设置为环境变量。

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用户可以参考表1和表2配置Python节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 Python语句或脚本 是 可以选择Python语句或Python脚本。 Python语句 单击“Python语句”参数下的文本框，在“Python语句”页面输入需要执行的Python语句，选择Python脚本。

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创建用户时设置的用户名和密码。为了确保用户名和密码的安全性，建议对用户名和密码进行加密处理，使用时解密。 context.load_verify_locations：证书文件。如果Kafka安全协议设置为“SASL_SSL”，需要设置此参数。使用Python语言连接实例时，需要用CRT格式的证书。

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用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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资产建模 简介 模型管理 资产管理 分析任务定义

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UML建模 概述 类图 用例图 顺序图 活动图 部署图 组件图 状态机图 包图 实体关系图 对象图 通信图 组合结构图 交互概述图

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数据建模 数据分层分域 支持数据按如 ODS、DWD、DWS、ADS 等数据分层设置，支持数据按照主题、部门等进行数据域设置。为模型设计从业务和技术的角度提供分类分层框架，是数仓规划的关键基础。 图1 数据分层分域1 图2 数据分层分域2 业务实体管理 基于对企业各业务线的业务实

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单击逻辑模型下面加号，进入新建页面，输入模型名称为“人口”，单击确定。 图1 关系建模1 单击逻辑模型“人口”，进入逻辑模型“人口”的管理界面。 图2 关系建模2 单击更多，选择“导入”，单击“下载关系建模导入模板” 图3 关系建模3 物理模型是指按照一定规则和方法，将逻辑模型中所定义的实体、属性、属性约束、关

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