金融行业解决方案

在科技融入金融业务的数字化转型中,应用云计算、大数据、人工智能、区块链、5G等最新科技到银行、保险、证券等金融业务发展中,金融业务流程正在被重塑,从而实现产业升级。通过金融专区、全栈专属云安全合规部署和全栈的创新技术能力,助力金融客户实现业务的敏捷创新、智能化升级等数字化转型目标

 
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    联邦学习在智慧金融中的应用 更多内容
  • 概述

    海量数据下查询结果,不仅可以支持高并发点查询场景,也可以支持高吞吐复杂分析场景。因此,Doris能够较好满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、 数据湖 联邦查询加速等使用场景,用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。 您可以

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  • Manifest文件中{{}}引用的参数在应用中未定义

    Manifest文件{{}}引用参数应用未定义 问题现象 报错日志示例如下:“"msg": "AnsibleUndefinedVariable: 'xxxxx' is undefined"” 原因分析 所选择Manifest文件,{{}}引用参数应用没有定义。 处理方法

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  • 集群联邦

    集群联邦 集群联邦概述 开通集群联邦 通过kubectl连接集群联邦 升级集群联邦 工作负载 配置项与密钥 服务与路由 多集群Ingress 多集群Service 域名 访问 容器存储 命名空间 多集群负载伸缩 为集群添加标签与污点 集群联邦RBAC授权

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  • 最新动态

    相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少情况,联合多个参与者共同样本不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 实际应用,升级、回滚是一个常见场景, TICS

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  • 模型训练简介

    对模型训练工程描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务创建时间。 类型 模型训练类型。 包含如下选项: 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务用户。 开发环境 模型训练运行环境信息。W

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  • 概述

    存储方式:是指计算节点部署时选择存储方式,目前仅支持“主机存储”和“OBS存储”两种存储方式。前一种是指计算节点交互数据存储计算节点所在机器上,后一种是计算节点交互数据存储部署时选择OBS桶。 数据目录:计算节点部署时选择存储路径,用于TI CS 服务数据和外部交互。用户只有目录中放置

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  • 创建工程

    IDE环境资源配置与管理,包括创建环境、暂停运行环境以及删除已有环境。还可查看当前所有配置了Web IDE环境资源项目的环境信息。 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 2(模型训练任务) 根据训练状态快速检索训练任务。 仅展示关注任务。 用户可以单击任务名称左侧关注指定任务,再次单击取消关注。

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  • 创建横向评估型作业

    在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 弹出对话框配置作业名称相关参数,完成后单击“确定”。 图2 新建作业 弹出界面,继续配置可信联邦学习作业参数,参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据集配置”“可选数据列表”: 本地运行环境时,展示是通过本地连接器发布本地数据。 “评估型作业”只能选择当前计算节点的一个数据集。

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  • 在Linux中调测HBase应用

    Linux调测HBase应用 安装客户端时编译并运行HBase应用 未安装客户端时编译并运行HBase应用 查看HBase应用调测结果 父主题: 调测HBase应用

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  • CloudTable 集群能够提供什么服务?

    海量数据下查询结果,不仅可以支持高并发点查询场景,也可以支持高吞吐复杂分析场景。因此,Doris能够较好满足报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖联邦查询加速等使用场景,用户可以在此之上构建用户行为分析、AB实验平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等应用。 Cli

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  • 集群联邦

    集群联邦 使用集群联邦实现应用多活容灾 使用对等连接打通CCE集群网络 使用多集群负载伸缩扩缩工作负载 通过MCI实现跨集群业务流量分发

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  • 查看应用中的流程

    查看应用流程 使用说明 流程管理,可查看当前应用所有流程。 操作步骤 参考如何登录AstroFlow操作,登录AstroFlow界面。 “我应用 > 全部应用,单击对应应用,进入应用主菜单,选择“流程管理”,即可查看到当前应用所有流程。 图1 查看流程

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  • 创建横向训练型作业

    可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 “可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 弹出对话框配置作业名称相关参数,完成后单击“确定”。 图2 新建作业 弹出界面,继续配置联邦训练作业参数,参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据配置文件”“可选数据列表”: L

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  • 产品功能

    ,曾经被称为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业,根据合作方已提供数据,编写相关sql作业并获取您所需要分析结果,同时能够作业运行保护数据使用方数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供保障用户数据安

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  • 删除作业

    删除作业 删除可信联邦学习作业 用户登录进入计算节点页面。 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。 “可信联邦学习”页面,查找待删除作业,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: 可信联邦学习作业

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  • 在CCE中实现应用高可用部署

    CCE实现应用高可用部署 基本原则 CCE,容器部署要实现高可用,可参考如下几点: 集群选择3个控制节点高可用模式。 创建节点选择不同可用区,多个可用区(AZ)多个节点情况下,根据自身业务需求合理配置自定义调度策略,可达到资源分配最大化。 创建多个节点池,不

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  • 为部署在CCE容器中的JAVA应用安装Agent

    输入APM子应用,该参数为选填。 接入密钥 将会自动获取APM服务密钥信息,详情参见前提条件。 CCE新版UI为部署CCE容器JAVA应用安装Agent详细操作,请参考《用户指南》。 操作步骤 父主题: 开始监控JAVA应用

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  • 场景描述

    本案例以“预测乳腺癌是良性/恶性”场景为例。假设一部分乳腺癌患者数据存储xx医院,另一部分数据存储某个其他机构,不同机构数据所包含特征相同。 这种情况下,xx医院想申请使用其他机构乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TICS 可信智能计算 平台横向联邦功能,实现在

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  • 在Linux环境中调测Kafka应用

    Linux环境调测Kafka应用 操作场景 程序代码完成开发后,可以Linux环境运行IoTDB-Kafka样例程序。 前提条件 已安装IoTDB和Kafka客户端。 当客户端所在主机不是集群节点时,需要在客户端所在节点hosts文件设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。

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  • 在Linux环境中调测Doris应用

    xml”所在目录将生成lib文件夹,其中包含样例项目所依赖jar包。 准备依赖Jar包和配置文件。 Linux环境新建目录,例如“/opt/test”,并创建子目录“lib”。将样例工程依赖Jar包导出,将1生成Jar包,以及3生成Jar包,上传到Linux“lib”目录。 “/opt/test”根目录新建脚本“run

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