数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

查看更多 →

获取纵向联邦作业详情 功能介绍 获取纵向联邦作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

查看更多 →

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重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，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

查看更多 →

横向比较提示词效果 设置候选提示词 横向比较提示词效果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程

查看更多 →

可根据需要添加数据和框图，也可根据需要选择框图的横向和纵向布局。 单击可删除不需要的框图和数据。单击“清空数据”，可清空页面上所有的数据。 内置评测信号参数 表1 内置评测信号参数 内置评测信号参数 对应中文 jerkX 纵向加加速度 jerkY 侧向加加速度 speedX 纵向速度 speedY 侧向速度

查看更多 →

，非敏感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使

查看更多 →

algorithm_type 否 String 纵向联邦算法类型枚举值。XG_BOOST，LIGHT_BGM， LOG ISTIC_REGRESSION（逻辑回归），NEURAL_NETWORK，FIBINET job_type 是 String 作业类型。HFL（横向联邦），VFL（纵向联邦）。 learning_task_type

查看更多 →

方便与已有服务对接。 使用场景 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重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特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

查看更多 →

创建事件触发流程 创建完成后，系统自动进入流程设计页面，如图2所示。流程设计页面默认为纵向布局，单击主菜单中的“切换横向布局”，可将页面调整为横向布局，如图3。 图2 流程设计页面（纵向布局） 图3 流程设计页面（横向布局） 设计流程。 例如，设计一个流程，通过添加记录节点，来获取开始节点的

查看更多 →

考勤功能、数据权限分层分级 考勤功能权限分层分级 根据 WeLink PC端后台管理员权限设置，不同的角色在WeLink考勤手机端拥有不同的权限范围，具体方案如表格所示。 数据权限分层分级 数据权限由“考勤组负责人” 与WeLink后台分域功能同时控制。 考勤组负责人 考勤组负责人

查看更多 →

执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选

查看更多 →

会存在主车与对向车辆存在横向冲突的情况， 应对对向车辆冲突行驶检测的目的是判断主车在这种情况下， 能否进行适当的转向和减速避让， 从而保证安全性。 其中主车需要进行避让的前提条件是： 当主车前端与对向行驶的车道纵向距离一定范围内（本设计取10m）， 并且主车与对向车辆的横向距离小于两者一半车宽的和。

查看更多 →

安全多方计算MPC扩展语法支持union all语法。 公测 创建联邦数据分析作业 3 纵向联邦支持“样本粗筛”功能和“等距分箱”方式 纵向联邦作业在特征选择时，支持“样本粗筛”，能够筛选出id前缀相符的数据，达到减少数据量的目的 纵向联邦作业在特征选择时，分箱选择支持“等距分箱”。等距分箱是指经过计

查看更多 →

在“撰写”页面，选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中，勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较页面，下拉页面至“提示词效果比较”模块，比较提示词的效果，输入相同的变量值，查看两个提示词生成的结果。 图3 横向比对提示词效果 父主题： 横向比较提示词效果

查看更多 →

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。

查看更多 →

单击，选择横向选择工具。 在图表区域需要标注的起始时间戳处单击，拖动鼠标到终止时间戳。 在弹出的“横向选择标注”对话框中进行标注。 单击“确认”，完成批量标注。用户确认保存后，结果会保存到租户OBS桶。 连续时间戳内指定值域范围内批量标注操作步骤如下： 单击，选择纵向选择工具。

查看更多 →

PERF06-01 分层看护 风险等级 高 关键策略 基于业务的部署架构，一般可以从最底层的硬件基础设施到最上层的应用分成5层资源，云上服务可以只需要关注虚拟网络、实例、应用三层。结合每一层资源的特征指标进行分层建模，分别设置不同梯度的性能看护指标。通常按照指标劣化程度可以设计成

查看更多 →

数据库访问实现权限分层 GaussDB (DWS)中可以使用Database和Schema实现业务的隔离，区别在于： Database之间无法直接互访，通过连接隔离实现彻底的权限隔离。各个Database之间共享资源极少，可实现连接隔离、权限隔离等。 Schema隔离的方式共用资源

查看更多 →

SQL—多方安全计算 2.HFL—横向联邦学习 3.VFL_TRAIN---纵向联邦学习（训练） 4.VFL_EVALUATE---纵向联邦学习（评估） 5.VFL_ID_TRUNCATION---纵向联邦学习（样本粗筛） 6.VFL_FEATURE_SELECTION---纵向联邦学习（特征选择）

查看更多 →

执行作业 执行横向作业 横向训练型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，单击“提交审批”按钮，审批完成后再单击“执行”按钮。 横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 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。

查看更多 →

系统扩容和缩容的处理方式有两种，一种是改变单机的处理能力，包括CPU、内存、存储等，称之为纵向伸缩；另一种是单机节点处理能力不变，通过增加节点的数量来改变系统的处理能力，称之为横向伸缩。 系统设计时一般建议采用横向伸缩。采用横向伸缩时，要求业务与数据解耦，即将系统的业务处理逻辑与数据分离、数据（状态

查看更多 →