目录一、信息量二、熵三、相对熵（KL散度）四、交叉熵五、Ref记录下交叉熵的知识点。一、信息量事件的信息量为：二、熵熵用来表示所有信息量的期望:三、相对熵（KL散度）KL 散度（Kullback-Leibler (KL) divergence）来衡量这两个分布的差异。机器学习中，P往往用来表示样本的真实分布，Q用来表示模型所预测的分布。KL散度的计算公式：的值越小，表示q分布和p分布越接近四、交叉

记录下FATE实现纵向联邦的原理，以逻辑回归为例，重点关注同态加密的使用。一、背景在《FATE横向联邦：基于同态加密的逻辑回归》中简单记录了横向LR，本文记录下纵向LR的实现。二、两方（1 Guest + 1 Host）纵向联邦时，Guest是拥有label的一方，Host是不含lable的建模方，Guest希望通过联合，扩展数据的特征维度。设想的模型训练流程：存在的问题：对于纵向联邦，在梯度求解

记录下常见的优化算法。一、概述优化算法是训练过程中寻求最优解的方法，分类如下：性能对比如下：二、梯度下降法2.1 梯度下降（GD）梯度下降是通过 Loss 对的一阶导数来找下降方向，并且以迭代的方式来更新参数，更新方式为 :其中，为学习率。2.2随机梯度下降（SGD）随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）：均匀地、随机选取其中一个样本，用它代表整体样本，即

目录一、背景1.1 联邦聚合与FedAVG1.2 FATE1.3密钥协商（Key Agreement）1.4秘密共享（Secret Sharing）二、安全聚合SMPC2.1 原理2.2 单掩码方案2.4 双掩码完整方案三、FATE安全聚合（SecureAggregation）的实现3.1 FATE的安全聚合机制3.2 FATE安全聚合的实现四、总结记录下联邦学习中的安全聚合机制SMPC。一、背景

记录下libvirt的知识点。一、Libvirtlibvirt是为了更方便地管理各种Hypervisor而设计的一套虚拟化库，libvirt作为中间适配层，让底层Hypervisor对上层用户空间的管理工具(virsh，virt-manager)做到完全透明，因为libvirt屏蔽了底层各种Hypervisor的细节，为上层管理工具提供了一个统一的、较稳定的接口（API）。二、安装在centos7

Kubernetes 是一个云原生平台，但为了让 Kubernetes 能够更好的运行在公有云平台上，能够灵活的使用、管理云上其他的基础资源和基础服务，云厂商需要实现自己的适配器。本文详细解读了 Kubernetes 从 Cloud Provider 到 Cloud Controller Mananger 的演变过程及其实现细节，希望有助于大家更好的在公有云平台上构建基于 Kubernetes 的

为了研究Android虚拟机中的内存管理机制，前期进行了初步调研，下面列出Android 5.0 ART 中GC的更新概要以供参考，资料来源于网络以及对源码的初步阅读。

本小节介绍两个在linux应用层访问eeprom的方法，并给出示例代码方便大家理解。第一个方法是通过sysfs文件系统对eeprom进行访问，第二个方法是通过eeprom的设备文件进行访问。这两个方法分别对应了i2c设备驱动的两个不同的实现，在后面的小结会详细的分析。

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