联邦学习实战——基于同态加密和差分隐私混合加密机制的FedAvg前言前言好久都没更新联邦学习相关内容了，这也是我更新这篇我认为非常硬核的文章的原因，这也算是实现了我在学习联邦学习半年以来的一个目标，基于混合加密机制实现联邦学习任务，这次任务使用的框架是FedAvg，在github上非常热门的联邦学习模拟实现方案，FedAvg的代码还是非常好理解的，本文的结构将主要分为三个部分，第一部分是对FedA

Calculate a + b and output the sum in standard format — that is, the digits must be separated into groupsof three by commas (unless there are less than four digits).InputEach input file contains one t

联邦学习实战——用FATE从零实现纵向线性回归前言1. 引言2. 传统的集中式个性化推荐2.1 矩阵分解2.2 因子分解机9.2 联邦矩阵分解9.2.1 算法详解前言FATE是微众银行开发的联邦学习平台，是全球首个工业级的联邦学习开源框架，在github上拥有4000stars，可谓是相当有名气的，该平台为联邦学习提供了完整的生态和社区支持，为联邦学习初学者提供了很好的环境，否则利用python从

前言FATE是微众银行开发的联邦学习平台，是全球首个工业级的联邦学习开源框架，在github上拥有近4000stars，可谓是相当有名气的，该平台为联邦学习提供了完整的生态和社区支持，为联邦学习初学者提供了很好的环境，否则利用python从零开发，那将会是一件非常痛苦的事情。本篇博客内容涉及《联邦学习实战》第七章内容，本章主要是介绍当前流行的联邦学习平台，下面就让我们开始吧。1. FATE1.1

联邦学习实战——联邦学习医疗健康应用案例前言1. 医疗健康数据概述2. 联邦医疗大数据与脑卒中预测2.1 联邦数据预处理前言FATE是微众银行开发的联邦学习平台，是全球首个工业级的联邦学习开源框架，在github上拥有近4000stars，可谓是相当有名气的，该平台为联邦学习提供了完整的生态和社区支持，为联邦学习初学者提供了很好的环境，否则利用python从零开发，那将会是一件非常痛苦的事情。本篇

联邦学习实战——联邦学习在智能物联网中的应用案例前言1. 案例背景与动机2. 历史数据分析3. 出行时间预测模型3.1 问题定义3.2 构造训练数据集3.3 模型结构4 联邦学习实现阅读总结前言FATE是微众银行开发的联邦学习平台，是全球首个工业级的联邦学习开源框架，在github上拥有近4000stars，可谓是相当有名气的，该平台为联邦学习提供了完整的生态和社区支持，为联邦学习初学者提供了很好

联邦学习实战——构建公平的大数据交易市场前言1. 大数据交易1.1 数据交易定义前言FATE是微众银行开发的联邦学习平台，是全球首个工业级的联邦学习开源框架，在github上拥有近4000stars，可谓是相当有名气的，该平台为联邦学习提供了完整的生态和社区支持，为联邦学习初学者提供了很好的环境，否则利用python从零开发，那将会是一件非常痛苦的事情。本篇博客内容涉及《联邦学习实战》第十四章内容

一篇2023年4月26日才挂上arxiv的文章，是我看到的第一篇用LLM解决NER任务的文章，在我看来，LLM才是NER问题的最优解，尤其是小样本场景，具有丰富先验知识的LLM，其涌现能力总能让我叹为观止。LLM在NER上的表现低于基线，这是因为二者任务不同，前者是文本生成任务，后者是序列标记任务。GPT-NER通过将序列标记任务转换为LLM的生成任务来弥补二者的差距。例如输入是Columbus

题目大意：给出三场⽐赛以及每场⽐赛的W、T、L的赔率，选取每⼀场⽐赛中赔率最⼤的三个数a b c，先输出三⾏各⾃选择的是W、T、L中的哪⼀个，然后根据计算公式 (a * b * c * 0.65 – 1) * 2 得出最⼤收益解题思路：这道题没有什么算法，就是普通的暴力题，找到每行的最大值，然后输出当前下标所代表的编号（WTL），最后统一计算即可，没有什么花里胡哨的操作，代码如下：#include

联邦学习实战——联邦学习在智能物联网中的应用案例前言1. 案例背景与动机2. 历史数据分析3. 出行时间预测模型3.1 问题定义3.2 构造训练数据集3.3 模型结构4 联邦学习实现阅读总结前言FATE是微众银行开发的联邦学习平台，是全球首个工业级的联邦学习开源框架，在github上拥有近4000stars，可谓是相当有名气的，该平台为联邦学习提供了完整的生态和社区支持，为联邦学习初学者提供了很好