云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    数据库横向纵向转换 更多内容
  • GaussDB(DWS)存算一体架构弹性伸缩系统性介绍

    弹性规格变更支持 GaussDB (DWS)存算一体架构的EVS规格。集群版本在8.1.1.300及以后版本支持。 具体操作参见弹性变更规格。 图4 弹性变更规格 集群扩容 集群扩容是分布式MPPDB架构横向扩展的典型场景,通过添加对等同构的节点到当前集群来完成集群规模横向扩展的能力。DWS

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  • 可信智能计算服务 TICS

    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

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  • 横向比较提示词效果

    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

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  • 获取纵向联邦作业详情

    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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  • 新建联邦学习作业

    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

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  • 创建事件触发流程

    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

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  • 概述

    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

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  • 横向比较提示词效果

    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

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  • 创建横向训练型作业

    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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  • 信号查看器

    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

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  • 执行纵向联邦模型训练作业

    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

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  • 产品概述

    ,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

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  • 最新动态

    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

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  • 是否支持批量数据标注?

    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。

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  • 应对对向车辆占道(Encroaching vehicle)检测

    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。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    约束限制 纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为

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  • ClickHouse数据分布设计

    Shard和副本概念介绍 图1 ClickHouse集群架构图 从横向来看ClickHouse数据库集群,所有数据都会平均分布到多个shard分片中进行保存,数据平均分布后,保证了查询的高度并行性,以提升数据的查询性能。 从纵向来看,每个shard内部有多个副本组成,保证分片数据的高可靠性,以及计算的高可靠性。

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  • 查询作业实例列表

    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)

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  • 执行作业

    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。

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  • 初识流程编辑器

    图片的形式导出。 配置:用于对流程进行个性化的配置,详情介绍请参见流程全局配置。 切换纵向/横向布局:单击该按钮,可调整节点布局。流程设计页面默认为纵向布局,单击“切换横向布局”,可将页面调整为横向布局,效果如图3所示。 校验:流程设计完成后,单击该按钮,可对流程中参数的规则和合法性进行校验。

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  • 保存横向联邦学习作业

    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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