创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮，进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型，点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题： 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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图9 不开启根据结果配置策略。 开启“根据结果配置策略”：配置“号码类型”，开启“根据结果配置策略”，配置“结果”、“重试次数”和“呼出间隔(秒)”。多个策略可多次单击“”，逐条增加，相同“结果”的策略不可重复添加。 图10 开启根据结果配置策略 业务结果策略：外呼时根据返回的业务结果，设置呼叫策略

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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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据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 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 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，单击创建。

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删除实时预测作业 删除实时预测作业 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 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页，查找待删除的作业，单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态，需要单击“停止部署”后，方可删除。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。

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callTypes array True 呼叫类型的int数组。按数组中每种类型分组统计，呼叫类型为纯数字。 数组长度不大于1000。 skillIds array False 技能队列ID信息的int数组。按数组中每种类型分组统计。 数组长度不大于1000。 subCcNo int 与tenantId二者必填其一

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根据service_id查询微服务实例 功能介绍 实例注册后可以根据service_id发现该微服务的所有实例。 URI GET /v4/{project_id}/registry/microservices/{service_id}/instances 表1 路径参数 参数 是否必选

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根据trigger_id查询trigger 功能介绍 按照trigger_id查询Trigger。 URI GET AstroZero 域名 /u-route/baas/metadata/v1.0/object/{object_id}/Trigger/{trigger_id} 表1 路径参数

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在Body页签，根据AI应用的输入参数不同，可分为“文件输入”或“文本输入”。 文件输入 选择“form-data”。在“KEY”值填写AI应用的入参，比如本例中预测图片的参数为“images”。然后在“VALUE”值，选择文件，上传一张待预测图片（当前仅支持单张图片预测）。 图3 填写Body配置

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时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题： 学件开发指南

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删除批量预测作业 删除批量预测作业 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 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测，查找待删除的作业，单击“删除”。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题： 批量预测

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编辑批量预测作业 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。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，找到待开发的作业，单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型，其它作业参数暂时不支持修改。

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右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果对比结果至少获取一个真值，则ANY的结果为true。 如果对比结果没有真值，则ANY的结果为false。 如果结果没有真值，并且数组表达式生成

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右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果对比结果至少获取一个真值，则ANY的结果为true。 如果对比结果没有真值，则ANY的结果为false。 如果结果没有真值，并且数组表达式生成

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右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果对比结果至少获取一个真值，则ANY的结果为true。 如果对比结果没有真值，则ANY的结果为false。 如果结果没有真值，并且数组表达式生成

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ALL (array expression) 右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果所有的比较结果都为真值（包括数组不含任何元素的情况），则ALL的结果为true。 如果存在一

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理结果以“JSON”格式返回。示例如下： 页面预测 在服务详情的“预测”页签，上传需要检测的图片，单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后，您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址，预测步骤如下： 选择“Headers”设置请求头部，

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ALL (array expression) 右侧括号中的是一个数组表达式，它必须产生一个数组值。左侧表达式的结果使用操作符对数组表达式的每一行结果都进行计算和比较，比较结果必须是布尔值。 如果所有的比较结果都为真值（包括数组不含任何元素的情况），则ALL的结果为true。 如果存在一

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两种预测方式。 代码：输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID和推荐数量，或者物品项，根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”和设置“最大推荐个数”，也可以设置“物品项”。其中ID可以

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row) 数组比较是使用默认的B-tree比较函数对所有元素逐一进行比较的。多维数组的元素按照行顺序进行访问。如果两个数组的内容相同但维数不等，决定排序顺序的首要因素是维数。 数组函数 array_append(anyarray, anyelement) 描述：向数组末尾添加元素，只支持一维数组。

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关联预测算法（Link Prediction） 概述 关联预测算法（Link Prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。

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