CN横向扩容 功能介绍 数据库CN横向扩容。 该接口计划于2025-03-31下线，建议及时切换到新接口CN横向扩容/DN分片扩容/磁盘扩容。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调用接口前，您需要提前获取到地区和终端节点，即下文中的Endpoint值。 接口约束 CN横向扩容步长1~9。

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通过分段上传任务的ID，合并指定桶中已上传的段。

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”，进入“空三都成功后block”页面。 在“空三都成功后block”页面，选中多个需要合并的区块，单击“直接合并区块”。 图1 合并区块 合并空三建议对有绝对空间参考的空三进行，比如参与合并的空三都经过了控制点绝对定向（区块之间至少保证能有两个及以上的控制点），或PPK的高精度

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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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数据合并 数据连接 数据连接是将特征列维度不完全相同的数据集连接成一份数据。数据集特征不完全相同的原因，比如现网中不同 系统采集的数据。其原理与“数据集”界面的数据连接原理相同，具体请参见数据连接。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据合并 > 数据连接”，界面新增“数据连接”内容。

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合并工单 操作步骤 您登录客户服务云，选择“工单2.0>工单工作台”界面，在待办列表选中同类型工单，点击“合并”按钮。 图1 合并工单 合并成功后，保留一个工单，生成工单轨迹。 单击工单详情，在关联工单页签可查看被合并的工单。 图2 关联工单 合并的工单必须是同类型工单。 合并工单数最大5个。

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合并段 功能介绍 如果用户上传完所有的段，就可以调用合并段接口，系统将在服务端将用户指定的段合并成一个完整的对象。在执行“合并段”操作以前，用户不能下载已经上传的数据。在合并段时需要将多段上传任务初始化时记录的附加消息头信息拷贝到对象元数据中，其处理过程和普通上传对象带这些消息头

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合并分区 用户可以使用合并分区的命令来将多个分区合并为一个分区。合并分区只能通过指定分区名来进行，不支持指定分区值的写法。 合并分区不能作用于哈希分区上。 执行合并分区命令会使得Global索引失效，可以通过UPDATE GLOBAL INDEX子句来同步更新Global索引，或者用户自行重建Global索引。

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通过分段上传任务的ID，合并指定桶中已上传的段。

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通过分段上传任务的ID，合并指定桶中已上传的段。

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合并分区 用户可以使用合并分区的命令来将多个分区合并为一个分区。合并分区只能通过指定分区名来进行，不支持指定分区值的写法。 合并分区不能作用于哈希分区上。 执行合并分区命令会使得Global索引失效，可以通过UPDATE GLOBAL INDEX子句来同步更新Global索引，或者用户自行重建Global索引。

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合并分区 用户可以使用合并分区的命令来将多个分区合并为一个分区。合并分区只能通过指定分区名来进行，不支持指定分区值的写法。 合并分区不能作用于哈希分区上。 执行合并分区命令会使得Global索引失效，可以通过UPDATE GLOBAL INDEX子句来同步更新Global索引，或者用户自行重建Global索引。

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合并分区 用户可以使用合并分区的命令来将多个分区合并为一个分区。合并分区只能通过指定分区名来进行，不支持指定分区值的写法。 合并分区不能作用于哈希分区上。 执行合并分区命令会使得Global索引失效，可以通过UPDATE GLOBAL INDEX子句来同步更新Global索引，或者用户自行重建Global索引。

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表示可信联邦学习作业在本地运行。 执行脚本 用户本地的自定义执行脚本，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 初始权重参数 模型的初始权重，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 迭代次数 即epoch，数据将会被执行的次数。评估型作业的迭代次数固定为1。

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L。 执行脚本 用户本地的自定义执行脚本，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 初始权重参数 评估时必填，训练时可选，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 迭代次数 即epoch，数据迭代计算的次数。

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合并报告可以合并多少个？ 最多35个 父主题： 验证中心

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合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化，但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO（Cost-Bsed Optimizer）是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后，CBO优化器可以基于表和列的统计信息，进行一系列的估算，最终选择出合适的查询计划。

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训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间，特征一致，数据主体不同，采用横向联邦。不同行业间，数据主体一致，特征不同，采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业

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合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化，但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO（Cost-Bsed Optimizer）是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后，CBO优化器可以基于表和列的统计信息，进行一系列的估算，最终选择出合适的查询计划。

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评估型横向联邦作业流程 基于横向联邦作业的训练结果，可以进一步评估横向联邦模型，将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮，获取最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic

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保存横向联邦学习作业 功能介绍 保存横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /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

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