##3.2、数据集（Dataset）Pytorch提供了Dataset和Data Loader来帮助处理数据集。对于语义分割的训练数据，假设我们已经有了原始图像及对应的标签图像。为了训练网络模型，我们需要原始图像的Tensor数据，形状为（N，C,H,W）。其中N为样本数量，C为通道数量，H和W表示图像的像素高度和宽度。同时需要保证所有训练图像具有相同的C，H和W。标签数据可以使用（N，H，W）形

随着云计算和人工智能的兴起，如何安全有效地利用数据，对持有大量数字资产的企业来说至关重要。同态加密，是解决云计算和分布式机器学习中数据安全问题的关键技术，也是隐私计算中，横跨多方安全计算，联邦学习和可信执行环境多个技术分支的热门研究方向。本文对经典同态加密算法Pailier算法及其相关技术进行介绍，重点分析了Paillier的实现原理和性能优化方案，同时对基于公钥的加密算法中的热门算法进行了横向对

Jupyter Notebook是一套基于web的交互式开发环境，用户可以在线开发和分享包含代码和输出的交互式文档。本文系统介绍了Jupyter的项目结构，安装和配置，使用，管理和扩展等用于Jupyter开发的方方面面。为初学者了解和快速上手Jupyter Notebook，提供了较为详细的介绍和代码实践。

目录1、语义分割2、FCN简介3、FCN实现语义分割3.1、网络模型3.1.1、模型初始化3.1.2、权重初始化3.1.3、前向计算3.2、数据集（Dataset）3.2.1、自定义Dataset3.2.2、one-hot编码3.2.3、数据预处理-数据变换（Transform）3.2.4、数据加载器（DataLoader）3.3、训练（Train）3.3.1、学习准则（Criterion）3.3

隐私集合求交（PSI）是安全多方计算（MPC）中的一种密码学技术，它允许参与计算的双方，在不获取对方额外信息（除交集外的其它信息）的基础上，计算出双方数据的交集。隐私集合求交在数据共享，广告转化率，联系人发现等领域有着广泛的应用空间。本问对隐私集合求交的各项实现技术做了介绍和对比，对隐私集合求交的原理进行了分析，并进一步阐述了隐私集合求交目前面临的挑战和发展前景。......

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随着SOA，微服务架构及PaaS，Devops等技术的兴起，线上问题的追踪和排查变得更加困难。对线上业务的可观测性得到了越来越多企业的重视，由此涌现出了许多优秀的链路追踪及服务监控中间件。比较流行的有Spring Cloud全家桶自带的Zipkin，点评的CAT, 华为的skywalking，Uber的Jaeger, naver的Pinpoint。......

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