稀疏数据深度学习_基本概念-华为云

基本概念

AI引擎可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。数据集某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。特征操作特征操作主要是对数据集进行特征处理。在旧

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AI开发基本流程介绍

的。准备数据数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采集全，因此，在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。

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路网数字化服务-成长地图

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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新建联邦学习作业

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

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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5G消息 Message over 5G

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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IAM 身份中心

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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执行作业

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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HBase应用开发简介

是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点：处理海量数据（TB或PB级别以上）。具有高吞吐量。在海量数据中实现高效的随机读取。具有很好的伸缩能力。能够同时处理结构化和非结构化的数据。不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID

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自动学习的每个项目对数据有哪些要求？

用于训练的图片，至少有1种以上的分类，每种分类的图片数不少50张。预测分析对数据集的要求训练数据：训练数据列数一致，总数据量不少于100条不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。训练数据列内容不能有时间戳格式（如：yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等）的数据。如果某一列的取值只有一种，会被视为无

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产品优势

间；实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。灵活多态支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析；支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆

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产品优势

基于文件的权限管理。高性能性能基于软硬件一体化的深度垂直优化。大数据开源版本性能。跨源分析支持多种数据格式，云上多种数据源、E CS 自建数据库以及线下数据库，数据无需搬迁，即可实现对云上多个数据源进行分析，构建企业的统一视图，帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索。

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HBase应用开发简介

目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点：处理海量数据（TB或PB级别以上）。具有高吞吐量。在海量数据中实现高效的随机读取。具有很好的伸缩能力。能够同时处理结构化和非结构化的数据。不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID

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HBase应用开发简介

目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点：处理海量数据（TB或PB级别以上）。具有高吞吐量。在海量数据中实现高效的随机读取。具有很好的伸缩能力。能够同时处理结构化和非结构化的数据。不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID

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查询并导出课程学习记录

查询并导出课程学习记录前提条件用户具有“查询课程记录”权限操作步骤：登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表：图1 课程记录查询条件表1 “课程学习记录”筛选项

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联邦学习作业管理

联邦学习作业管理执行ID选取截断执行纵向联邦分箱和IV计算作业执行样本对齐查询样本对齐结果父主题：计算节点API

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创建纵向联邦学习作业

和“回归”两种任务类型。图2 新建作业在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置

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创建可信联邦学习作业

创建可信联邦学习作业联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。父主题：使用TICS可信联邦学习进行联邦建模

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产品功能

用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。联邦预测作业联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。可信智能计算节点数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（脱敏、加密）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节

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产品概述

邀请云租户作为数据提供方，动态构建可信计算空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。数据融合分析支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析，各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。计算节点数据参与方使用数

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GPU加速型

TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算机器学习、深度学习、训练推理、

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