可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题： 计算节点API

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纵向联邦建模场景 使用 TICS 多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TI CS 可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题： 使用场景

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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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测会有突发大流量，则可手工进行扩容处理。 华为云服务实例支持主动横向或纵向扩容功能；如对于ECS实例可以通过创建多个ECS实例实现横向扩容，也可升级ECS规格实现纵向扩容；对于RDS实例可升级RDS实例规格实现纵向扩容。 父主题： RES13 过载保护

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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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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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本的PPL、BLEU和ROUGE等指标，进行横向（相同训练数据+不同规格的通用模型）或纵向（不同训练数据训练的多个模型版本）对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测：您可以采用人工评测的方式，参照目标任务构造评测集，通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。 父主题： 典型训练问题和优化策略

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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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保存纵向联邦作业 功能介绍 保存纵向联邦作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /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

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的是车辆的纵向和侧向平顺性。 因此，本设计平顺性检测从纵向平顺性和侧向平顺性进行考量。 平顺性检测考虑的是整个仿真时间段的加速度均方根值。当纵向或侧向加速度均方根值大于，则认为对应的纵向/侧向平顺性检测不通过。 纵向平顺性关联的内置可视化时间序列数据为：accX。横向平顺性关联的内置可视化时间序列数据为：accY。

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变更实例规格 云原生服务中心OSC的服务来自不同的服务提供商，不同类别的服务实例规格变更方式存在差异，具体请咨询服务提供商，以服务实例的展示界面为准。以Kafka为例，展示如何变更实例规格。 纵向扩容kafka集群 单击服务实例页面右上角的编辑按钮，编辑服务实例的yaml信息。

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GaussDB (for MySQL)为计算存储分离、云化架构的企业级云数据库。 超高性能 对于某些业务负载，吞吐量最高可提升至开源MySQL7倍，可达百万级QPS。 高扩展性 横向扩展：支持分钟级添加只读节点，最大支持15只读，解决性能扩展问题。 纵向扩展：支持规格升级，应对不确定的业务增长。 存储扩

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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

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访问控制 部署服务通过横向和纵向两种鉴权方式对用户操作进行访问控制，操作对象包含应用的增、删、改、查、部署等权限，以及集群的增、删、改、查等。 横向鉴权：部署服务按照软件开发生产线项目间隔离的逻辑，对同一租户不属于同一项目下的成员进行鉴权拦截，保证项目间成员不越权。 纵向鉴权：对同一项目

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使用场景 多方安全计算场景 纵向联邦建模场景 隐私求交黑名单共享场景 实时隐匿查询场景 可信数据交换场景 横向联邦学习场景

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在现代企业级IT系统中，数据库的稳定性和可靠性是至关重要的。如果数据库不能稳定运行，那么整个系统的运行也将受到影响。为了保障数据库的稳定运行，用户通常会保守地进行配置，包括但不限于计算资源、内存、存储等多种资源和参数的设置，通过冗余的资源来保障在业务高峰时数据库的正常运行。 然而，在

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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

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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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未标注的数据点数量。 待确认数据点 使用自动标注工具后，计算出来的异常点，需用户确认标注结果是否正确。 标注坐标图右上方 横向选择工具，可横向选择连续时间戳的数据进行批量标注。 纵向选择工具，可纵向选择连续值区域内的数据进行批量标注。 矩形选择工具，可在坐标轴内选择任意连续区域内的数据进行批量标注。

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来在图片上新增刺点，刺点的具体信息包括： 像控点的经度、纬度、高度及精度信息。 刺点所在的图片ID，以及在图片中的像素点位置信息，包括横向和纵向像素值。 刺点所属的任务ID信息。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自

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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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