32位demo，node版本是32位，执行run_demo_win32.bat 如果需要运行Windows 64位demo，node版本是64位，执行run_demo_x64.bat 如果需要运行Mac demo，执行run_demo_mac.sh bat或sh脚本的作用： 编译ts接口，生成js和types文件。

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Demo一览 Android Demo 图1 Android Demo iOS Demo 图2 iOS Demo Windows Demo 图3 Windows Demo Mac Demo 图4 Mac Native Demo Electron Demo 图5 Electron Demo

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跑通iOS Demo 本小节描述如何快速编译并运行客户端SDK的iOS Demo。 环境要求 在iOS Demo的编译运行过程中请满足如下环境要求。 表1 环境要求 环境和工具名称 版本要求 说明 操作系统 Mac OSX High Sierra 10.14.4及以上 Xcode对Mac系统要求，推荐版本10

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11，这是一个扩展库，它使用MQTTnet为托管MQTT客户机提供附加功能。 Demo里的工程配置参数。 App.config：需要配置 服务器 地址、设备ID和设备密钥，用于启动Demo程序的时候，程序将此信息自动写到Demo主界面。 <add key="serverUri" value="serveruri"/>

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Demo 包完整性校验 操作说明 可对下载的Demo包进行完整性校验，判断在下载过程中是否存在篡改和丢包现象。 操作步骤 1.在"Demo安装包下载"章节中，“表1 Android/Windows/Mac/Electron Demo资源下载路径”中下载的Demo包； 2.下载Demo包到本地；

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单击带下划线的连接器或处理器，可以在下拉框中替换所需的其它连接器或处理器。 图2 输入描述信息 单击键盘的“Eneter”键生成组合应用，再单击“应用结果”，生成组合应用。 图3 生成组合应用Demo 继续在编辑组合应用画布页面，进行流任务的配置和编排。 完成后单击右上角的“保存”。 在新建组合任

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Demo与API相关 Demo使用类 父主题： Hyperledger Fabric增强版

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图2 替换App ID 编译和运行 双击demo目录下的demo.sln VS工程文件。 在VS中选择32位Release版本。 图3 选择32位Release版本 编译并运行demo工程 图4 Windows Demo登录前界面 使用Demo 假设环境中的网络没有Proxy，PC

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跑通Mac Demo 本小节描述如何快速编译并运行客户端SDK的Mac Native Demo。 环境要求 在Mac Native Demo的编译运行过程中请满足如下环境要求。 表1 环境要求 环境和工具名称 版本要求 说明 操作系统 Mac OSX High Sierra 10.14

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sourceCompatibility JavaVersion.VERSION_11 targetCompatibility JavaVersion.VERSION_11 gradle version gradle-7.4-all compileSdkVersion 31 targetSdkVersion 31 gradle

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Java SDK Demo 本节提供一个基于Java SDK的Demo，帮助用户开发自己的Java客户端应用程序。 本Demo仅适用于Hyperledger Fabric增强版的 区块链 实例。 准备工作 开通CloudIDE（或者用户自己准备JDK、maven和eclipse/IntelliJ

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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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，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 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，曾经也被称为联邦机器学习。 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

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