可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题：

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louvain算法（louvain） 功能介绍 根据输入参数，执行Louvain算法。 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 URI POST /ges/v1.0/{p

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务

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联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API

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PGXC_LOCKWAIT_DETAIL PGXC_LOCKWAIT_DETAIL视图显示集群中每个节点中锁等待链详细信息。如果节点中有多级的锁等待关系，会依次将整个锁等待链按照等待顺序显示出来。 该视图仅8.1.3.200及以上集群版本支持。 表1 PGXC_LOCKWAIT_DETAIL字段

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AI资产 描述 AI资产应用提供了AI识别组件，在开发前端页面（标准页面/高级页面）时，可以直接使用AI识别组件，快速实现AI识别功能。 开放能力 AI资产应用提供的能力如下： 标准页面的扩展组件：airecognition（PC端和APP端），高级页面的自定义组件：AIasse

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customer_address; --修改explain_perf_mode为normal。 gaussdb=# SET explain_perf_mode=normal; --显示表简单查询的执行计划。 gaussdb=# EXPLAIN SELECT * FROM tpcds.customer_address_p1;

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openGauss=# EXPLAIN (NODES true) INSERT INTO student VALUES(5,'a'),(6,'b'); ERROR: unrecognized EXPLAIN option "nodes" openGauss=# EXPLAIN (NUM_NODES

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设置不当的风险与影响：设置过小，可能会导致数据库刚启动时误报；设置过大，可能会导致无法发现等待时间内的异常。 ai_watchdog_warning_retention 参数说明：AI Watchdog在dbe_perf.ai_watchdog_detection_warnings视图中保留的告警记录数上限。

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customer_address; --修改explain_perf_mode为normal。 gaussdb=# SET explain_perf_mode=normal; --显示表简单查询的执行计划。 gaussdb=# EXPLAIN SELECT * FROM tpcds.customer_address_p1;

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AI特性 enable_hypo_index 参数说明：该参数控制数据库的优化器进行EXPLAIN时是否考虑创建的虚拟索引。通过对特定的查询语句执行explain，用户可根据优化器给出的执行计划评估该索引是否能够提升该查询语句的执行效率。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表2中对应设置方法进行设置。

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event名称。 wait bigint 等待次数。 failed_wait bigint 失败的等待次数。 total_wait_time bigint 总等待时间（单位：微秒）。 avg_wait_time bigint 平均等待时间（单位：微秒）。 max_wait_time bigint

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AI Watchdog ai_watchdog_monitor_status ai_watchdog_detection_warnings ai_watchdog_parameters 父主题： DBE_PERF Schema

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AI特性 enable_hypo_index 参数说明：该参数控制数据库的优化器进行EXPLAIN时是否考虑创建的虚拟索引。通过对特定的查询语句执行explain，用户可根据优化器给出的执行计划评估该索引是否能够提升该查询语句的执行效率。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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AI特性 enable_hypo_index 参数说明：该参数控制数据库的优化器进行EXPLAIN时是否考虑创建的虚拟索引。通过对特定的查询语句执行explain，用户可根据优化器给出的执行计划评估该索引是否能够提升该查询语句的执行效率。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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