可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模。 安全可信。 多种训练场景。 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。

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置框右侧的图标。在弹出的“节假日/重大事件信息配置”对话框中，配置一条或者多条节假日或者重大事件的开始时间、结束时间及其相应的标记，可单击“标记”右侧的问号，查看其含义。 时空预测：如果选择“时空预测”，“目标列”支持设置为多列。 平台性能：与创建特征工程时，即2中设置的Jupy

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数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 数据架构中指标侧重业务维度，用来衡量目标总体特征的统计数值；数据质量中指标侧重监控维度，用来管理所有业务指标，包括指标的来源、定义等。 注意，数据质量模块的指标与数据架构模块的业务指标、技术指标当前是相互独立的，不支持交互。 父主题： 数据架构

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靠、高效地数据上云。 丰富的行业经验 具有100+数据上云成功案例，拥有在互联网、视频文娱、视频监控、电商、基因、航天数据、直播点播等行业的数据上云经验，帮助客户安全可靠地实现数据上云。 先进的迁移工具和方案 具有自研的、业界领先的高效高可靠数据迁移工具，以及众多配套的存储解决方案，助力客户数据成功上云。

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如何选中全量特征列？ 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程，在特征操作界面，单击表格左上方第一个带有倒三角标识的单元格即可。 使用JupyterLab开发平台创建的特征工程，在JupyterLab环境编辑区域分别运行“Import sdk”和“加载数据”代码框。运行

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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述

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动态计算 通过函数和运算符计算、文本字段拼接、日期偏移等方式自动给表单字段赋值，无需手动输入。 支持的字段类型 目前支持动态计算的字段类型有数字输入框、输入框、多行输入框、二维码和日期选择框。 数字输入框 通过系统提供的函数和自定义算式赋值。函数中的字段允许从当前表单、选择的模板表单、预置数据表中选择数值组件。

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四舍五入：结果为10.6 图2 舍入规则 单位：设置计算结果的单位，如前缀设置为“￥”或后缀设置为“元”“、%”等。 数据变更：表单中的公式发生变化时，已产生的历史数据需要通过单击“刷新历史数据”去更新。例如，表单X中最开始的计算公式为A+B，因业务变动现将计算公式修改为A*B，此时开发者在表单X

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效、可靠、安全的计算环境，确保您的服务持久稳定运行。 弹性云服务器 的创建是自助完成的，您只需要指定CPU、内存、镜像规格、登录鉴权方式即可，同时也可以根据您的需求随时调整您的弹性 云服务器 规格。弹性云 服务器 创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，在云上使用弹性云服务器。

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计算签名 将SK（Secret Access Key）和创建的待签字符串作为加密哈希函数的输入，计算签名，将二进制值转换为十六进制表示形式。 伪代码如下： signature = HexEncode(HMAC(Secret Access Key, string to sign))

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挂载云硬盘。 CCE Turbo 集群： 弹性云服务器-虚拟机：基于弹性云 服务器部署 容器服务，仅支持可添加多张弹性网卡的机型。 弹性云服务器-物理机：基于擎天架构的服务器部署容器服务。 父主题： 节点

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计算配置 节点池类型 节点池类型。不填写时默认为vm。 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 .spec.type vm、ElasticBMS、pm vm 支持初始化时配置，不支持后续修改 CCE Standard/CCE Turbo 匹配实际节点E CS /BMS规格分类

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包，赠送的请求次数也会叠加。如果您的包月资源包进行了升配，赠送的请求次数也会进行升级，剩余请求次数＝升配后的请求次数-原来已使用的请求次数。 除了服务端返回的状态码为5XX或403错误的请求外，其余的请求均会计入请求次数。 举例 示例一 以上传对象为例，对一个对象或者段的每一次操

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优化后预计月度支出：优化后，预计产生的月度支出。在闲置资源释放场景中，优化后预计月度支出为0。 影响预计月度可节省成本的因素 预计月度节省基于用户历史的每天消费进行估算，因此历史时间范围内存在有效期不足一天的资源时，可能导致预计月度节省成本不准确。 预计月度节省成本是基于用户历史商务折扣的应付成本进行估

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大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文、英文、下划线（_）或中划线（-）组成的字符串。

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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视觉定位（VPS）是根据图像确定设备位置的一项技术。 通过拍摄一系列具有已知位置的图像并分析它们的关键视觉特征（例如建筑物或桥梁的轮廓）来创建AR地图，基于AR地图创建视觉特征的大规模、可快速搜索的索引。在设备定位时，将设备图像中的特征与索引中的特征进行比较，以获得目标设备的位姿。 AR导航 AR

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删除：关闭删除后，项目内数据不允许通过平台、命令行工具删除。 图1 数据保护策略 数据审计 平台通过 云审计 服务（ CTS ）提供操作记录的收集、存储和查询，审计操作可以设置导出用户的写操作（默认）和读操作（可选），保存周期可以设置需要保存的审计日志的保存周期，下载按钮可以下载最近7天内最新的1万条数

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扫描任务的得分是如何计算的？ 扫描任务被创建后，初始得分是一百分，任务扫描完成后，根据扫描出的漏洞级别会扣除相应的分数。 网站扫描： 高危漏洞，一个扣10分，最多扣60分（6个）。 中危漏洞， 一个扣3分，最多扣45分（15个）。 低危漏洞， 一个扣1分，最多扣30分（30个）。

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练和线上推理服务中使用。 文件数据信息请参见全局特征信息文件数据格式。 当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 数据源 数据在OBS的存放路径。 “初始格式”：包括离线数据准备的用户属性表、物品属性表和用户操作行为表。

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