”。 在“响应提取”页签，参照表1设置基本信息。 表1 响应提取参数 参数 参数说明 启用响应提取 启用响应提取后，如果同一用例中存在多个报文，通过正则表达式或JSON提取把前一个报文的输出提取出来，作后一个报文的输入。 变量名称 变量的名称，命名必须唯一，响应提取的值赋予此变量。

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标签 查询项目标签 查询资源标签 创建资源标签 批量添加删除资源标签 删除资源标签 父主题： API

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标签 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 查询项目标签 GET /v3/{project_id}/{resource_type}/tags er:tags:list √ √ 查询资源标签

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标签 标签组件用于解释说明一个字段。 在表单开发页面，从“基础组件”中，拖拽“标签”组件至表单设计区域，如图1。 图1 标签 属性 字段状态：指成员在访问表单时，对该字段的可见、可编辑权限。 隐藏：勾选后，页面上会隐藏该字段。 文本内容：在页面展示的标签名称，支持中英文。 鼠标悬

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标签 批量添加资源标签 批量删除资源标签 查询资源标签 查询资源实例列表 查询资源实例数量 查询项目标签 父主题： 通用文件系统API说明

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标签 查询存储库资源实例 批量添加删除存储库资源标签 添加存储库资源标签 删除存储库资源标签 查询存储库资源标签 查询存储库项目标签 父主题： API

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标签 创建标签或分组 查询标签或分组 修改标签或分组 删除标签或分组 父主题： 基础数据管理

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标签 本节指导用户为已有的文件系统添加标签，您还可以在创建文件系统时添加标签，具体请参见创建文件系统。 标签用于标识文件系统，可通过标签实现对文件系统的分类。关于标签的更多详细信息，请参考标签管理服务帮助文档。 约束限制 标签由标签“键”和标签“值”组成。 “键”最大长度为128

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标签 添加分组 编辑分组 删除分组 查询标签（分组） 查看标签（分组） 添加标签 编辑标签 删除标签 父主题： 基础数据管理

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√ × 删除标签 DELETE /v1/{resource_type}/{resource_id}/tags/delete ga:tag:delete - √ × 查询标签 GET /v1/{resource_type}/{resource_id}/tags ga:tag:get -

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解析数据：MgC将返回的数据进行解析，提取关键信息，如节点数、虚拟机核数等。然后将这些关键信息保存到数据库中，为后续分析和迁移提供支持。 深度采集原理 MgC对AWS 容器资源进行深度采集的原理图，如图2所示。 图2 AWS容器深度采集原理图 对AWS容器资源进行深度采集的过程详细说明如下：

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/SQL等各类SQL的深度审核，且支持规则内风险级别、阈值及建议内容的调整，和规则间的自由组合创建定制化审核模板。支持 GaussDB 、MySQL两种数据库的审核，可通过单语句、批量代码文件上传（自动提取SQL）、直连数据库，共3种方式接入SQL进行审核，深度看护代码，避免烂SQL流入生产环境。

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OCR以开放API的方式提供给用户，您可以参考《快速入门》学习并使用OCR服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师，熟悉代码编写，想要直接调用OCR服务，您可以参考《API参考》或《SDK参考》获取详情。 由浅入深学习 您可以参考成长地图，由浅入深学习使用OCR。

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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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/SQL等各类SQL的深度审核，且支持规则内风险级别、阈值及建议内容的调整，和规则间的自由组合创建定制化审核模板。支持GaussDB、MySQL两种数据库的审核，可通过单语句、批量代码文件上传（自动提取SQL）、直连数据库，共3种方式接入SQL进行审核，深度看护代码，避免烂SQL流入生产环境。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /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 是

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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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。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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