单击新增cell左侧的图标，加载两份higgs数据集分别作为训练集和测试集，如图3所示。 图3 加载训练集 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据集 > 加载数据”。 新增“加载数据”内容。设置如下参数取值，其余参数保持默认值即可。 数据集：从下拉框中选择“higgs”。 数据集实例：从下拉框中选择“higgs_train_10k”。

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响应Body参数 参数 参数类型 描述 permission_set Object 包含权限集详细信息的对象。 表6 permission_set 参数 参数类型 描述 created_date Long 权限集的创建时间。 description String 权限集的描述。 最小长度：1 最大长度：700

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参数设置 *权限集名称 标识权限集，实例下唯一。 建议名称中包含含义，避免无意义的描述，以便于快速识别所需权限集。 *父权限集 选择对应的父权限集，父权限集可以是空间权限集或其他权限集。注意选择父权限集后，当前权限集的权限也为其父权限集的子集。 *管理员 管理员为当前权限集的负责人，具

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧

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更新权限集 功能介绍 根据权限集ID，更新指定权限集的属性。 URI PUT /v1/instances/{instance_id}/permission-sets/{permission_set_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id 是

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CURSOR FOR SELECT number1, number2 FROM test_table ORDER BY number1; /* 打开游标 */ EXEC SQL OPEN test_bar; /* 当游标到达结果集末尾时跳出循环 */ EXEC

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CURSOR FOR SELECT number1, number2 FROM test_table ORDER BY number1; /* 打开游标 */ EXEC SQL OPEN test_bar; /* 当游标到达结果集末尾时跳出循环 */ EXEC

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单击页面右上方的“创建权限集”，进入创建权限集页面。 图1 创建权限集 在“基本信息”页签中配置权限集的基本信息，配置完成后，单击“下一步”。 图2 配置基本信息 表1 权限集基本信息 参数 描述 名称 权限集的名称。 自定义，不可与其他权限集名称重复。 会话持续时间 使用此权限集授权的IAM

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数据集 数据集订购接口 数据集发布接口 目录管理接口 数据集管理接口 数据集可视授权接口 订阅和审批接口 数据集下载接口 计量统计接口 用户信息管理接口 通知接口 标签接口 数据集评论接口 网图服务数据集查询接口 数据集备份恢复接口 数据资产账本接口 父主题： API参考

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type String 权限集类型, COMMON, MRS _MANAGED managed_cluster_id String 纳管角色所在集群id（仅纳管类权限集需要）。 managed_cluster_name String 纳管角色所在集群名称（仅纳管类权限集需要）。 project_id

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数据集 表1 数据集权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据集列表 GET /v1.0/{project_id}/common/datasets octopus:dataset:list

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字符集 GaussDB数据库 支持指定数据库、模式、表或列的字符集，支持的范围如下。 表1 字符集列表 MySQL数据库 GaussDB 数据库 utf8mb4 支持 utf8 支持 gbk 支持 gb18030 支持 binary 支持 utf8和utf8mb4在GaussDB中为

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设备能力集 设备能力集 释义 ptz 云台控制能力 talk 对讲能力 localstorage 本地存储能力 flowstatis 客流统计能力 intelligent 智能分析能力 cloudstorage 云端录像能力 alarmvoice 报警声音能力 brotate 画面旋转能力

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50 测试集准确率 (%) 97.065 98.140 98.415 测试集AUC 0.995 0.996 0.997 训练时长 (秒) 166 167 216 从上面两张表可以看出： （1）训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大，这主要是由于乳腺癌数据集的分类相对简单，且数据集经过了扩充导致的；

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pyplot as plt # print tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据集，该数据集包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion

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ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。

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ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。

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ModelLink预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。

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ModelLink预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。

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ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。

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ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。

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