获取源码包、ODBC包以及依赖库 基于ODBC开发所需的包，依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码包 unixODBC源码包获取参考地址：https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /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 是

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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获取源码包、ODBC包以及依赖库 基于ODBC开发所需的包，依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码包 unixODBC源码包获取参考地址：https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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原因：系统中 C++ 头文件包含路径不当，导致cstdlib中执行“#include_next ”时，找不到系统 libc 中的 stdlib.h 。解决方案：修改los_config.mk 中LITEOS_CXXINCLUDE和LITEOS_LIBC_INCLUDE 顺序：LITEOS_LIBC_INCLUDE应在L

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用”，即可将该应用的源码包下载到本地。 图2 导出应用源码包 在应用开发页面导入源码包 在AstroZero服务控制台，单击“进入首页”，进入应用开发页面。 在左侧导航栏中，选择“应用”。 在应用页面，单击“导入应用”。 图3 选择导入应用 上传已获取的源码包，单击“确定”。 图4

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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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使用VS Code调试代码时不能进入源码 如果已有launch.json文件，请直接看步骤三。 步骤一：打开launch.json文件 方法一：单击左侧菜单栏的Run（Ctrl+Shift+D）按钮，再单击create a launch.json file。如下图所示： 方法二：单击上侧菜单栏中的Run

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默认值：100000 asp_sample_interval 参数说明：每次采样的间隔。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：整型，1~10(秒)。 默认值：1s asp_flush_rate 参数说明：当内存中样本个数达到asp_sample_

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默认值：100000 asp_sample_interval 参数说明：每次采样的间隔。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：整型，1~10(秒)。 默认值：1s asp_flush_rate 参数说明：当内存中样本个数达到asp_sample_

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取值范围：字符串，‘table’、‘file’、‘all’。 默认值：‘table’ asp_flush_rate 参数说明：当内存中样本个数达到asp_sample_num时，会按一定比例把内存中样本刷新到磁盘上，asp_flush_rate为刷新比例。该参数为10时表示按10：1进行刷新。

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取值范围：字符串，‘table’、‘file’、‘all’。 默认值：‘table’ asp_flush_rate 参数说明：当内存中样本个数达到asp_sample_num时，会按一定比例把内存中样本刷新到磁盘上，asp_flush_rate为刷新比例。该参数为10时表示按10：1进行刷新。

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如何体验ServiceStage的源码部署功能？ 如表1所示，ServiceStage基于GitHub提供了一些不同语言的demo。 您可以Fork特定语言的demo源码到自己的GitHub代码仓库中，参考创建并部署组件去体验ServiceStage的源码部署功能。 表1 Servic

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enable_asp_standby 参数说明：设置是否开启ASP支持备机功能。开启该功能后，ASP报告进行采样时，会同步获取备机的采集数据。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：开启ASP支持备机功能，ASP获取所有备机上的采集数据。 off：关闭ASP支持备机功能。

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