资源名称：【开课吧】门徒计划-算法课资源简介：【开课吧】门徒计划-算法课。...

2024-02-23 scrapypython模拟登录

资源名称：机器学习算法模型推导及项目实战资源简介：机器学习算法模型推导及项目实战！...

2024-02-19

WidowXP激活算法破解可离线使用简介WidowXP操作系统是一款由微软公司开发的操作系统，于2001年10月25日发布。WidowXP具有稳定性好、兼容性强、运行速度快等优点，在当时受到了广大用户的欢迎。但是，WidowXP系统需要激活才能正常使用，而激活流程需要联网进行。对于一些无法连接到互联网的电脑来说，激活WidowXP系统就成了一件麻烦事。破解算法2009年，一位名叫SlaviMariov的保加利亚程序员破解了WidowXP的激活算法。该算法的原理是通过修改系统注册表中的某些值来欺骗系统，使系统认为已经激活。离线激活步骤下载WidowXP激活工具。将WidowXP激活工具复制到电脑中。运行WidowXP激活工具。选择“离线激活”选项。单击“激活”按钮。等待激活过程完成。常见问题激活工具是否安全？WidowXP激活工具是一个安全的工具，它不会对系统造成任何损害。激活后，系统是否仍然稳定？激活后，系统仍然稳定，不会出现任何问题。激活后，系统是否仍然可以更新？激活后，系统仍然可以更新，但只能更新安全补丁，无法更新功能更新。结语WidowXP激活算法破解可离线使用，这为无法连接到互联网的电脑提供了激活WidowXP系统的解决方案。该激活工具安全可靠，不会对系统造成任何损害。...

2024-01-08 算法工程师 算法工程师培训

WidowXP激活算法破解可离线使用在WidowXP时代，微软采用了WPA（WidowProductActivatio）来激活Widow系统，用户需要在安装WidowXP系统后，通过互联网或电话向微软激活服务器激活系统，否则系统会进入有限功能模式，无法正常使用。然而，随着时间的推移，微软不再提供WidowXP的激活服务器，这导致了许多用户无法激活WidowXP系统。为了解决这个问题，有人破解了WidowXP的激活算法，并开发了离线激活工具，用户可以使用这些工具来离线激活WidowXP系统，无需连接互联网或拨打微软激活电话。有许多不同的WidowXP离线激活工具可用，但最受欢迎的是KMSAutoNet。这个工具是由俄罗斯程序员研发，它可以自动激活WidowXP系统，无需用户输入任何信息。要使用KMSAutoNet激活WidowXP系统，请按照以下步骤操作：下载并安装KMSAutoNet工具。运行KMSAutoNet工具。选择“激活”选项。单击“激活”按钮。KMSAutoNet工具将自动激活WidowXP系统。激活过程可能需要几分钟时间。一旦WidowXP系统被激活，您就可以正常使用它了。注意：使用WidowXP离线激活工具激活WidowXP系统可能會違反微软的服務條款。使用WidowXP离线激活工具激活WidowXP系统可能会导致您的系统出现问题。在使用WidowXP离线激活工具之前，请务必备份您的重要数据。...

2024-01-08 windowsxp 微软不支持 微软系统xp

课程来自学堂在线的邓俊辉算法训练营第二期+第三期（课程大小约100GB），邓俊辉老师主讲，本套课程经过针对性实战演练，并通过大数据反馈，帮助大家学习掌握算法，算法往往是大家在往高阶上升到过程中的绊脚石，如在国内外知名IT企业的面试过程中，算法好像成为了必考题，由于其学习难度到，导致很多人望而却步。网盘截图：算法训练营第三期目录：├─1第0周：调整姿势，迎接算法挑战│1专题课扬帆起航，开启算法之旅.m4│1习题课：最大红矩阵.m4│1习题课：直方图最大面积.m4│1解题指南：如何提交作业￥栈排序习题解答.m4│├─2第1周：初入宝山，窥探算法奥秘│2（1A-1022）：开课啦，邓公带我飞.m4│2（1B-1023）：第二课，跟着邓公有肉吃.m4│习题课：1024程序猿节，听小徐老师讲做题.m4│习题课：1025，听小王老师讲做题.m4│习题课：1026，小徐讲题666~.m4│├─3第2周：渐入佳境，领略算法之美│习题课：1031又到月末，听小徐老师讲做题.m4│习题课：1101新的月份，从听小徐老师讲题开始.m4│习题课：1102学习大佬，听小王老师讲题.m4│（2Amdah1028）：渐入佳境，跟邓公学新武功.m4│（2Bmdah1029）：别拦着我，我就喜欢学算法：）.m4│├─4第3周：坚持不懈，修炼算法内功│习题课：1107立冬时节，听小徐老师讲做题.m4│习题课：1108听小徐老师讲做题.m4│习题课：1109听小王老师讲做题.m4│（3Amdah1104）：坚持不懈，迎接第三周.m4│（3Bmdah1105）：坚持不懈，动态规划.m4│├─5第4周：持续烧脑，精研算法之妙│习题课：1114如鱼得水，听小徐老师讲做题.m4│习题课：1115如鱼得水，听小徐老师讲做题.m4│习题课：1116如鱼得水，听小王老师讲做题.m4│（4Amdah1111）：持续烧脑，领悟算法奥妙.m4│（4Bmdah1112）：不要拦我，我还要写代码.m4│├─6第5周：蓄力前行，勇攀算法高峰│【12月11日】期末考试试题评讲.m4│习题课：1121听小徐老师讲做题.m4│习题课：1122听小徐老师讲做题.m4│习题课：1123听小王老师讲做题.m4│小罗老师的辅导课：作业讲解am期末答疑.m4│（5Amdah1118）：蓄力前行，绝不放弃.m4│（5Bmdah1119）：欲成大佬，把握今宵.m4│└─课件和代码├─代码│└─课件算法训练营第二期目录：┣━━第0周[8.1G]┃┣━━解题指南am体验课习题讲解.m4[1.6G]┃┣━━体验课：开启算法之旅.m4[2.1G]┃┗━━坐而论道：清华数据结构的新百年】.m4[4.3G]┣━━第1周[31.7G]┃┣━━1.算法训练营开课了.m4[8.4G]┃┣━━2.第二课A】.m4[3.3G]┃┣━━2.算法训练营第二课B.m4[6.7G]┃┣━━3.小徐老师带你做习题1(音频速度快100秒).m4[4.1G]┃┣━━4.小王老师带你做习题】.m4[4.6G]┃┗━━5.小徐老师带你做习题2】.m4[4.6G]┣━━第2周[8G]┃┣━━1.渐入佳境：开启第二周的学习A(多录了120分钟).m4[3.2G]┃┣━━2.算法训练营第二周.m4[2.4G]┃┣━━3.不能错过的习题课(丢失最后五分钟).m4[1G]┃┣━━4.小王老师的习题课A.m4[566.5M]┃┗━━4.小王老师的习题课B.m4[790.6M]┣━━第3周[11.8G]┃┣━━527坚持就是胜利.m4[2.1G]┃┣━━528第三周第二课.m4[3.4G]┃┣━━530小徐老师带你做习题.m4[2.2G]┃┣━━531师带你做习题.m4[2.4G]┃┗━━儿童节：小王老师带你做习题.m4[1.7G]┣━━第4周[13G]┃┣━━603邓老师陪你学算法A(1).m4[917.5M]┃┣━━603邓老师陪你学算法A(2)(和上一节视频中间差5分钟所以分开录制).m4[312.5M]┃┣━━603邓老师陪你学算法B.m4[1.7G]┃┣━━604邓老师陪你学算法.m4[2.8G]┃┣━━606小徐老师带你打倒习题大魔王.m4[3.8G]┃┣━━607小徐老师带你重温被高考支配的恐惧.m4[2G]┃┗━━608小王老师来讲题.m4[1.5G]┣━━第5周[9.3G]┃┣━━610最后一周，坚持就是胜利.m4[2.1G]┃┣━━611邓老师带你学算法几何】.m4[2.4G]┃┣━━613小徐老师带你搞定习题】.m4[1.7G]┃┣━━614小徐老师最后一讲.m4[1.7G]┃┗━━615最后一课，新的开始.m4[1.5G]┗━━课件[54.8M]┣━━1.df[5.4M]┣━━2.df[3.6M]┣━━3.df[6.3M]┣━━4.df[4.1M]┣━━5.df[5.4M]┣━━6.df[6.2M]┣━━7.df[4.1M]┣━━8.df[5.5M]┣━━9.df[5.7M]┣━━10.df[2.7M]┣━━11.df[3M]┗━━12.df[2.8M]资源下载文件1地址点击下载提取码：eu6w【解压密码：zx-cc.et】复制如有发现链接失效，请联系站长...

2023-12-27 小徐课堂 小徐小徐

标题：研究人员的算法设计出具有感知能力的软机器人，开启机器人和人类交互的新篇章导言：随着机器人技术的发展，软机器人正在成为一个备受关注的研究领域。软机器人具有重量轻、灵活性和安全性等优点，使其非常适合与人类互动。然而，传统的软机器人通常缺乏感知能力，限制了它们的应用范围。为了解决这一问题，研究人员开发出一种新的算法来设计具有感知能力的软机器人。算法简介：这种新的算法利用了机器学习技术来构建软机器人的感知系统。该算法首先收集大量的数据，这些数据包括软机器人的运动信息、周围环境的信息以及软机器人与人类交互的信息等。然后，算法利用这些数据来训练一个神经网络模型。这个神经网络模型能够学习到软机器人与周围环境之间的关系，并能够根据这些关系来预测软机器人应该如何运动。应用潜力：这种具有感知能力的软机器人具有广泛的应用潜力。例如，它可以被用作医疗机器人来进行手术或康复治疗。它还可以被用作辅助机器人来帮助老年人或残疾人完成日常任务。此外，它还可以被用作玩具或娱乐机器人来为人们带来欢乐。结论：研究人员开发的这种新的算法为软机器人的发展开辟了新的道路。具有感知能力的软机器人将能够更好地与人类互动，从而为机器人和人类交互带来新的可能性。随着该算法的进一步完善，软机器人很可能会在不久的将来成为我们生活中不可或缺的一部分。...

2023-12-21 算法机器人 算法机器人是什么

使用模型和深度学习改进人体皮肤的映射摘要：人体皮肤的映射对于许多医学和计算机视觉应用至关重要。然而，传统的映射方法通常依赖于手动标注，这既费时又费力。近年来，深度学习技术在医疗图像分析领域取得了重大进展，这也为人体皮肤的映射带来了新的机遇。在本文中，我们将讨论如何使用模型和深度学习技术改进人体皮肤的映射。介绍：人体皮肤的映射是指将人体皮肤表面上的点与身体的其他部位关联起来的过程。这对于许多医学和计算机视觉应用至关重要，例如：医学图像分析：皮肤映射可以帮助医生识别和诊断皮肤疾病，例如皮肤癌和湿疹。计算机视觉：皮肤映射可以帮助计算机视觉系统识别和跟踪人体，例如在人脸识别和姿态估计中。传统方法：传统的皮肤映射方法通常依赖于手动标注。这是一种非常耗时和费力的过程，而且容易出错。此外，传统方法通常只能处理简单的皮肤形状，对于复杂的人体皮肤形状往往无法准确映射。深度学习方法：深度学习是一种机器学习技术，它可以自动学习数据中的模式和特征。深度学习技术已经成功应用于许多医学图像分析任务，例如：图像分类：深度学习技术可以将医学图像分类为不同的类型，例如正常组织和病变组织。图像分割：深度学习技术可以将医学图像中的不同组织和器官分割出来。图像配准：深度学习技术可以将两张不同位置或不同时间拍摄的医学图像配准在一起。这些技术为人体皮肤的映射带来了新的机遇。深度学习技术可以自动学习皮肤表面的模式和特征，并将其映射到身体的其他部位。这可以大大提高皮肤映射的准确性和效率。应用：深度学习技术已经成功应用于人体皮肤的映射。例如，研究人员使用深度学习技术开发了一种新的皮肤映射方法，该方法可以准确地将皮肤表面的点映射到身体的其他部位。该方法在100个健康受试者身上进行了测试，结果表明该方法的准确率达到98%。另一项研究使用深度学习技术开发了一种新的皮肤映射方法，该方法可以准确地将皮肤表面的点映射到身体的其他部位，即使这些点被衣服遮挡。该方法在100个健康受试者身上进行了测试，结果表明该方法的准确率达到95%。这些研究表明，深度学习技术可以有效地用于人体皮肤的映射。深度学习技术可以自动学习皮肤表面的模式和特征，并将其映射到身体的其他部位。这可以大大提高皮肤映射的准确性和效率。结论：深度学习技术为人体皮肤的映射带来了新的机遇。深度学习技术可以自动学习皮肤表面的模式和特征，并将其映射到身体的其他部位。这可以大大提高皮肤映射的准确性和效率。随着深度学习技术的发展，我们相信深度学习技术将在人体皮肤的映射领域发挥越来越重要的作用。...

2023-12-20 映射算法 映射技法

图书名称：《高硬度材料的高压物性算法》【作者】雷慧茹【页数】159【出版社】长春：吉林大学出版社,2021.04【ISBN号】978-7-5692-8389-1【价格】68.00【参考文献】雷慧茹.高硬度材料的高压物性算法.长春：吉林大学出版社,2021.04.图书封面：《高硬度材料的高压物性算法》内容提要：...

2023-12-12 mom算法 moea算法

国学易经-四柱八字算法实战班54讲完结《易经》是中华民族智慧的结晶。[1]其从整体的角度去认识和把握世界，把人与自然看做是一个互相感应的有机整体，即“天人合一”。《易经》长期被用作“卜筮”。“卜筮”就是对未来事态的发展进行预测，而《易经》便是总结这些预测的规律理论的书。《易经》被誉为诸经之首，是中华传统文化的总纲领。含盖万有，纲纪群伦，是中华文化的杰出代表；广大精微，包罗万象，亦是中华文明的源头。目录：国学易经-四柱八字算法实战班54讲完结百度网盘分享├─01W01-1阴阳论的基调_ev.m4├─02W01-2五行生克_ev.m4├─03W01-3五行增运学_ev.m4├─04W01-4五行与颜色_ev.m4├─05W02-1五行与方位_ev.m4├─06W02-2五行与五脏_ev.m4├─07W02-3五行与情绪_ev.m4├─08W02-4从五行角度解读八字_ev.m4├─09W02-5从五行断八字强弱_ev.m4├─10W03-1十天干看五行与性格_ev.m4├─11W03-2十天干的冲克与化合_ev.m4├─12W03-3天干的合化条件（实战）_ev.m4├─13W03-4十二地支对应的生肖_ev.m4├─14W03-5十二地支、五行时辰_ev.m4├─15W04-1地支藏天干（上）_ev.m4├─16W04-2地支藏天干（下）_ev.m4├─17W04-3日主与四季旺衰的关系_ev.m4├─18W04-4月令看性格与健康_ev.m4├─19W04-5地支六冲_ev.m4├─20W05-1地支六合_ev.m4├─21W05-2三合化局_ev.m4├─22W05-3三会局_ev.m4├─23W05-4相刑_ev.m4├─24W05-5六害与六破_ev.m4├─25W06-1地支合化条件（实战）_ev.m4├─26W06-2解盘步骤、大运流年_ev.m4├─27W06-4捉用神基本原理（1）_ev.m4├─28W6-5用刑冲克害合风水布局（实战）_ev.m4├─29W07-1十神的各个含义、功能（1）_ev.m4├─30W07-2十神的各个含义、功能（2）_ev.m4├─31W07-3十神的生克_ev.m4├─32W07-4正财—财多身弱、财来财去_ev.m4├─33W07-5偏财—创业老板、破产、负债_ev.m4├─34W08-1十神—子女、才华、口才、生财、学业_ev.m4├─35W08-2伤官—有鬼才、女命、婚姻不利、男命自负、欲望强_ev.m4├─36W08-3正官—官运、事业、婚姻、名气_ev.m4├─37W08-4七杀—功名、灾难、情人、官非小人_ev.m4├─38W08-5正印—靠山、贵人、学业、懒惰愚钝_ev.m4├─39W09-1偏印—天赋、天才、孤独、自负_ev.m4├─40W09-2比肩—帮扶贵人、固执、墨守成规_ev.m4├─41W09-3劫财—合作、破财_ev.m4├─42W09-5十神看财运、官运事业_ev.m4├─43W10-1食神-子女、才华、口才、生财、学业_ev.m4├─44W10-2六亲关系沟通与化解_ev.m4├─45W10-3六亲看行为的底层信念系统_ev.m4├─46W10-5八字命局的方法与要领_ev.m4├─47W11-2大运流年调理_ev.m4├─48W11-3捉用神基本原理（2）——找病根_ev.m4├─49W11-4实战及训练教学命理分析_ev.m4├─50W11-5人事物基础平衡实战训练教学_ev.m4├─51W12-1吃穿住行基础平衡实战训练教学_ev.m4├─52W12-2财富动态平衡实战训练教学_ev.m4├─53W12-3事业发展动态平衡实战训练教学_ev.m4└─54W12-5家庭关系动态平衡实战训练教学_ev.m4...

2023-05-31 易经十神代表什么意思 易经十神对照表

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2023-05-21 千川算法 千川算法逻辑

图书名称：《联邦学习算法详解与系统实现》【作者】薄列峰，（美）黄恒，顾松庠，陈彦卿著【丛书名】智能科学与技术丛书【出版社】北京：机械工业出版社,2022.04【ISBN号】978-7-111-70349-5【价格】99.00【分类】机器学习【参考文献】薄列峰，（美）黄恒，顾松庠，陈彦卿著.联邦学习算法详解与系统实现.北京：机械工业出版社,2022.04.图书封面：图书目录：《联邦学习算法详解与系统实现》内容提要：本书将从联邦学习概念、应用场景到具体的先进算法，再到系统实现，对该技术进行全盘梳理与总结……《联邦学习算法详解与系统实现》内容试读第一部分联邦学习基础知识CHAPTERI第章联邦学习概述随着人们对个人隐私泄露的担忧以及相关法律法规的出台，传统的人工智能技术急需适应新形势、新情况。联邦学习(FederatedLearig,FL)作为其中一种技术上的解决方案备受学术界和工业界人士的关注。本章将对联邦学习进行全面的介绍，以期达到服务大众、服务读者的目的1.1什么是联邦学习2016年是人工智能(ArtificialItelligece,AI)成熟的一年。随着AlhaGo击败人类顶级围棋手，我们真正见证了人工智能的巨大潜力，并开始期待更复杂、更尖端的人工智能技术可以应用在更多的领域，包括无人驾驶、生物医疗、金融等。如今，人工智能技术在各行各业都显示出了优势。最新的AlhaFold2技术甚至可以预测35万种蛋白质结构，这些结构涵盖了98.5%的人类蛋白质组。然而，这些技术的成功大都以大量的数据为基础。比如计算机视觉领域中图像分类、目标检测等技术的发展离不开众多大规模的图片数据集，如ImageNet、COCO和PASCALVOC。在自动驾驶领域，众多国内外厂商积累了数十万公里的道路测试数据。AlhaGo在2016年总共使用了30万场游戏的数据作为训练集。随着AlhaGo的成功，人们自然希望像AlhaGo这样的由大数据驱动的人工智能技术能够很快在生活中应用起来。然而，现实有些令人失望：除了少数行业，大多数领域只拥有有限的数据或质量较差的数据，这使A虹技术的落地比我们想象的更困难。是否可以通过跨组织传输数据，将数据融合在一个公共站点中呢？事实上，在许多情况下，打破数据源（数据拥有者）之间的障碍是非常困难的，甚至是不可能的。一般来说，任何A虹项目所需的数据都包含多种类型。例如，在人工智能技术驱动的产品推荐服务中，产品销售者拥有产品信息、用户购买数据，但没有描述用户购买能力和支付习惯的数据。在大多数行业中，数据以孤岛的形式存在。由于行业竞争、隐私安全、复杂的管理程序等，即使是第1章联邦学习概述3同一公司不同部门之间的数据集成也面临着巨大的阻力，要整合分散在全国各地的数据和机构几乎是不可能的，或者在成本上是不可行的。与此同时，随着越来越多的公司意识到损害数据安全和用户隐私的严重性，数据隐私和安全己成为全球性的重大问题。公共数据泄露的相关新闻引起了公共媒体和政府的极大关注，如2018年国外某社交网站的数据泄露事件引发了广泛关注。作为回应，世界各国都在完善保护数据安全和隐私的法律。例如，欧盟于2018年5月25日实施的《通用数据保护条例》(GeeralDataProtectioRegulatio,GDPR)。GDPR(见图l-l)旨在保护用户的个人隐私和数据安全，要求企业在用户协议中使用清晰明了的语言，并授予用户“被遗忘权”，即用户的个人数据可以被删除或撤销，违反该条例的公司将面临高额罚款。我国也在实施类似的隐私和安全措施。例如，我国于2017年颁布的《网络安全法》和《民法通则》规定，互联网企业不得泄露或篡改其收集的个人信息，在与第三方进行数据交易时，需要确保拟议的合同遵守数据保护法律义务。这些法规的建立显然有助于建立个更文明的社会，但也对人工智能中常用的数据交易程序提出了新的挑战。GDPR2衫My2010图1-1GDPR具体来说，人工智能中的传统数据处理模型往往涉及简单的数据交易模型，一方收集用户数据并将数据传输给另一方，另一方负责清理和融合数据。最后，第三方将利用集成的数据来建立模型以供其他方使用。模型通常作为服务出售的最终产品。这一传统的流程面临上述新的数据法规的挑战。此外，由于用户可能不清楚这些模型的未来用途，这些交易可能会违反GDPR等法律法规的规定。结果，数据使用方会面临这样一个困境一数据以孤岛的形式存在，但在很多情况下，数据使用方被禁止收集、融合或者将数据传输给其他组织或个人进行AI处理。因此，如何合法合规地解决数据碎片化和孤岛问题，是人工智能研究人员和从业者将要面临的一个重要挑战。1.1.1联邦学习的发展历史联邦学习这个术语是由McMaha等人在2016年的论文中引入的：我们将我们的方法称为联邦学习，因为学习任务是通过由中央服务器协调的参与方设备（我们称之为客户机，即Cliet)的松散联邦来完成的。联邦学习：算法详解与系统实现跨大量通信带宽有限的不可靠设备的一些不平衡且非独立同分布(IdeedetlyadIdeticallyDitriuted,IID)数据的划分是联邦学习面临的挑战。在联邦学习这个术语出现之前，一些重要的相关工作已经开展。许多研究团体（来自密码学、数据库和机器学习等多个领域)追求的一个长期目标是分析和学习分布在许多所有者之间的数据，而不泄露这些数据。在加密数据上计算的加密方法始于20世纪80年代早期（参考Rivet等人于l982年发表的文章)，Agrawal、Srikat和Vaidya等人是早期尝试使用集中式服务器从本地数据中学习并同时保护隐私的典范。相反，即使自引入联邦学习这个术语以来，我们也没有发现任何一项研究工作可以直接解决FL面临的所有挑战。因此，术语“联邦学习”为这些经常在隐私敏感的分布式数据（又称中心化数据）的机器学习(MachieLearig,ML)应用问题中共同出现的特征、约束和挑战等提供了方便的简写。在联邦学习领域，许多开放式挑战的一个关键属性是，它们本质上是跨学科的。应对这些挑战可能不仅需要机器学习，还需要分布式优化、密码学、安全性、差分隐私、公平性、压缩感知、信息理论、统计学等方面的技术。许多最棘手的问题都处在这些学科的交叉点上，因此我们相信，各领域专家之间的协作对联邦学习的持续发展至关重要。联邦学习最开始被提出时，在移动和边缘设备等应用场景备受关注。之后，联邦学习的应用场景越来越多，例如，多个组织协同训练一个模型。联邦学习的上述相关变化引申出更广泛的定义。定义联邦学习是一种机器学习设置，其中多个实体（客户端）在中央服务器或服务提供商的协调下协同解决机器学习问题。每个客户端的原始数据都存储在本地，并且不会交换或直接传输；取而代之的是，使用旨在即时聚合的有针对性的更新迭代来实现学习目标。有针对性的更新是指狭义的更新，以包含特定学习任务所需的最少信息；在数据最小化服务中，尽可能早地执行聚合操作。虽然对数据隐私保护的研究已经超过50年，但在最近l0年才有广泛部署的大规模解决方案（例如Raor)。跨设备联邦学习和联邦数据分析正在应用于消费数字产品中。例如Goard移动键盘以及Pixel手机和AdroidMeage中广泛使用了联邦学习；又例如在iOS13中，跨设备FL被应用于QuickTye键盘和Si的声音分类器等应用中。跨信息孤岛的一些应用在各领域提出，包括金融风险预测、药物发现、电子健康记录挖掘、医疗数据分割和智能制造。对联邦学习技术不断增长的需求激发了许多工具和框架的出现，包括TeorFlowFederated、FATE(FederatedAITechologyEaler)、PySyft、Leaf、PaddleFL和ClaraTraiigFramework等。关于各种框架之间的异同，读者可参考Kairouz等人2019年发表的综述。一些成熟的技术公司和较小的初创公司也正在开发利用联邦学习技术的商业数据平台。1.1.2联邦学习的工作流程在介绍联邦学习(FL)的训练过程之前，我们先考虑一个FL模型的生命周期。F工过程通常是由为特定应用程序开发模型的工程师驱动的。例如，自然语言处理领域的专家第1章联邦学习概述5可以开发一个用于虚拟键盘的下一个单词预测模型。图1-2显示了联邦学习的主要组件和参与者。从更高层次上看，典型的工作流程如下。管理员模型测试客户端服务器端模型部署分发联邦学习工程师回和分析师图1-2FL模型生命周期和联邦学习系统参与者口问题识别：模型工程师识别出需要用FL解决的问题。口客户端检测：如果需要的话，客户端（例如手机上运行的应用程序）将在本地存储必要的训练数据（有时间和数量限制）。在很多情况下，应用程序已经存储了这些数据（例如，一个短信应用程序已经存储短信，一个照片管理应用程序已经存储照片)。然而，在某些情况下，可能需要维护额外的数据或元数据，例如用户交互数据，以便为监督学习任务提供标签。口仿真原型（可选）：模型工程师可以使用代理数据集在FL模拟中对模型架构进行原型化并测试学习超参数。口联邦模型训练：启动多个联邦训练任务来训练模型的不同变体，或使用不同的超参数优化。口联邦模型评估：在任务得到充分训练之后（通常是几天），对模型进行分析并选择合适的候选者。模型分析可能包括在数据中心的标准数据集上计算指标或者联邦评估，其中模型被推送到保留的客户端，以对本地客户端数据进行评估。口部署：最后，一旦一个好的模型被选中，它将经历一个标准的模型发布过程，包括手动质量保证、实时A/B测试（通常是在一些设备上使用新模型，在其他设备上使用上一代模型来比较它们的性能)，以及阶段性推出（以便在影响太多用户之前发现和回滚不良行为)。模型的特定启动过程是由应用程序的所有者设置的，通常与模型是如何训练的无关。换句话说，这个步骤同样适用于经过联邦学习或传统数据中心方法训练的模型。FL系统面临的主要挑战之一是如何使上述工作流程尽可能简单，理想地接近集中训练(CetralizedTraiig)的ML系统所达到的易用性。6联邦学习：算法详解与系统实现接下来，我们将详细介绍一种常见的FL训练过程，它可以涵盖McMaha等人提出的联邦平均(FederatedAveragig)算法和许多其他算法。服务器（服务提供者）通过重复以下步骤来安排训练过程，直到训练停止（由监视训练过程的模型工程师自行决定)：口客户端选择：服务器从满足资格要求的一组客户端中抽取样本。例如，为了避免影响正在使用设备的用户，手机可能只有在插电、使用不计流量的WF连接且处于空闲状态时才会连接到服务器。口广播：选定的客户端从服务器下载当前的模型权重和一个训练程序（例如Teor-FlowGrah).口客户机计算：每个选定的设备通过在本地执行训练程序对模型进行更新，例如，训练程序可以在本地数据上运行SGD(如FederatedAveragig算法)。口聚合：服务器对设备的更新进行聚合。为了提高效率，一旦有足够数量的设备报告了结果，可能会删除掉队的设备。这一阶段也是许多其他技术的集成点，这些技术将在后面讨论，可能包括用于增强隐私的安全聚合、用于提高通信效率而对聚合进行的有损压缩，以及针对差分隐私的噪声添加和更新裁剪。口模型更新：服务器基于从参与当前轮次的客户端计算出的聚合更新，在本地更新共享模型。客户机计算、聚合和模型更新阶段的分离并不是联邦学习的严格要求，但它确实排除了某些算法类，例如异步SGD,即在使用其他客户机的更新进行任何聚合之前，每个客户机的更新都立即应用于模型。这种异步方法可能会简化系统设计的某些方面，而且从优化角度来看也是有益的。然而，上述训练过程在将不同研究方向分开考虑时具有很大的优势：压缩、差分隐私和安全多方计算的进步可以用于基础操作，如通过去中心化更新的方法计算和或均值，然后由任意优化或分析算法组合，只要这些算法以聚合操作的形式表示即可。值得强调的是，联邦学习的训练过程不应该影响用户体验。首先，如上所述，尽管模型参数通常会在每一轮联邦训练的广播阶段被发送到一些设备上，但这些模型只是训练过程中的一部分，不用于向用户显示实时预测。这是至关重要的，因为训练ML模型是具有挑战性的，而且一个超参数的错误配置可能产生一个做出错误预测的模型。相反，用户可见的模型使用被推迟到模型生命周期的第6步“部署”中的阶段性推出过程中。其次，训练本身是对用户不可见的，如在客户端选择步骤中描述的那样，训练不会使设备变慢或耗尽电池，因为它只在设备空闲和连接电源时执行。然而，这些限制所带来的有限可用性直接导致开放式的研究挑战，如半循环数据可用性(Semi-CyclicDataAvailaility)和客户端选择中可能存在的偏见。1.1.3联邦学习的分类根据样本和特征的分布方式不同，我们可以将联邦学习划分为两类：横向联邦学习···试读结束···...

2023-05-15 联邦国际快递 联邦快递单号查询

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2023-04-10 二次创作youtube到抖音可以吗 二次创作 游戏 诉讼

资源简介：资源大小：12.6GB《恋上数据结构与算法第三季》导师：李明杰MJ老师与名企算法大咖共同研发设计。在计算机编程领域，数据结构与算法的应用无处不在，课程通俗易懂系统全面高含金量，方法论体系实战演练浅入深地带着同学们敲出每个数据结构每个算法的每一行代码实现，真实案例详细讲解让数据结构与算法并不难并且相当实用有趣，一起感受数据结构与算法的魅力。课件百度、阿里、腾讯、京东等面试题01.m4百度、阿里、腾讯、京东等面试题02.m4百度、阿里、腾讯、京东等面试题03.m4百度、阿里、腾讯、京东等面试题04.m4百度、阿里、腾讯、京东等面试题05.m4谷歌、微软、亚马逊等面试题01.m4谷歌、微软、亚马逊等面试题02.m4谷歌、微软、亚马逊等面试题03.m4谷歌、微软、亚马逊等面试题04.m4谷歌、微软、亚马逊等面试题05.m4头条、美团、滴滴等面试题01.m4头条、美团、滴滴等面试题02.m4头条、美团、滴滴等面试题03.m4头条、美团、滴滴等面试题04.m4头条、美团、滴滴等面试题05.m4数据结构...

2023-03-25

资源简介：资源大小：1.42GB课程背景优秀的软件工程师，必须具备过硬的代码开发能力。而代码开发的能力，则体现在对数据结构、算法思维、代码效率优化等知识的储备上。目前，数据结构与算法是国内一线互联网公司面试的必考的环节。很多程序员为了快速提升代码能力，会选择通过公开的题库刷题，但初学者在没有掌握套路时，常常会被那些千变万化的代码题搞得晕头转向、不明所以。专栏解读这门课会从方法论、基础知识、真题演练、面试技巧这四个方面，为你提供成为刷题技巧，掌握优秀工程师学习的完整路径。具体包括以下五部分内容：第一部分：把“烂”代码优化为高效率代码的方法和路径。代码的目标，除了完成任务，还要求把某项任务高效率地完成。第二部分，带你补充必备的数据结构基础知识。时间/空间复杂度的降低，要求对数据有超强的组织方式，这些能力需要你对数据结构的基础知识有极为深刻的理解，只有理解他们的优劣才能灵活选用合适的数据结构。第三部分，这部分是你学习的重点，也就是用算法思考问题的逻辑和程序设计方法。通过对递归、二分法、排序算法等介绍，教你一些不会改变数据的组织方式，就可以用巧妙的方法计算代码复杂度。第四部分，侧重在BAT高频面试真题详解。这一部分，带你运用前面所学来深入剖析高频真题的解题方法和思路，为你的大厂面试助力。第五部分，面试现场，给你求职时的切实建议。很多工程师有个共性问题，那就是明明有能力，却说不出来，表现得就像是个初学者一样。这部分，我通过补充面试经验，包括现场手写代码、问题分析、面试官注重的软素质等内容，来帮你解决这个问题。课程大纲01复杂度：如何衡量程序运行的效率？.m402数据结构：将“昂贵”的时间复杂度转换成“廉价”的空间复杂度.m403增删查：掌握数据处理的基本操作,以不变应万变.m404如何完成线性表结构下的增删查？.m405栈：后进先出的线性表，如何实现增删查？.m406队列：先进先出的线性表，如何实现增删查？.m407数组：如何实现基于索引的查找？.m408字符串：如何正确回答面试中高频考察的字符串匹配算法？.m409树和二叉树：分支关系与层次结构下，如何有效实现增删查？.m410哈希表：如何利用好高效率查找的“利器”？.m411递归：如何利用递归求解汉诺塔问题？.m412分治：如何利用分治法完成数据查找？.m413排序：经典排序算法原理解析与优劣对比.m414动态规划：如何通过最优子结构，完成复杂问题求解？.m415定位问题才能更好地解决问题：开发前的复杂度分析与技术选型.m416真题案例（一）：算法思维训练.m417真题案例（二）：数据结构训练.m418真题案例（三）：力扣真题训练.m419真题案例（四）：大厂真题实战演练.m420代码之外，技术面试中你应该具备哪些软素质？.m421面试中如何建立全局观，快速完成优质的手写代码？.m4加餐课后练习题详解.m4结束语勤修内功，构建你的核心竞争力.m4开篇词数据结构与算法，应该这样学！.m4文档_.tar数据结构...

2023-03-25 数据结构代码看不懂 数据结构代码题

资源简介：资源大小：2.84GB全新深度算法实战课程，非常棒的一套数据结构与算法视频教程，课程带领同学们深入大数据级别的算法，解读非常深入的高级问题。这也是首次关于大数据级的算法，换一个视角完善数据结构能力，增加自己大数据领域的学习能力课程大纲01_自定义队列1.m402_自定义队列2.m403_链表介绍.m404_单向链表.m405_双向链表.m406_双向循环链表_1.m407_双向循环链表_2.m408_约瑟夫问题.m409_冒泡排序.m410_插入排序.m411_聚合结果的获取.m411_快排原理.m412_快排实现_1.m413_快排实现_2.m414_快排实现_3.m415_归并排序的实现.m416_归并排序的实现_2.m401_前面碰到的问题.m402_时间复杂度的计算.m403_hah表.m404_树的基本概念.m405_二叉树的一些概念.m406_二叉树的分类.m407_构造一个普通的二叉树和遍历二叉树.m408_一个小ug的解决.m409_排序二叉树_1.m410_排序二叉树_2.m411_排序二叉树中查找元素.m412_关联父节点.m413_删除节点.m414_AVL树的平衡原理.m415_avl树的右右模式(左旋).m416_复习.m416_平衡了root需要调整root.m417_左左情况_右旋.m418_右左情况.m4数据结构...

2023-03-25 数据结构循环链表的特点 数据结构循环链表实验报告