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只看这一篇就够：快速了解联邦学习技术及应用实践[通俗易懂]随着大数据的进一步发展，重视数据隐私和安全已经成为了世界性的趋势，同时，大多数行业数据呈现数据孤岛现象，如何在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的前提下，进行跨组织的数据合作是困扰人工智能从业者的一大难题。而“联邦学习”将成为解决这一行业性难题的关键技术。今天和大家分享下咱们微众银行AI团队主导的新一代联邦学习技术及应用，并详细介绍联邦学习落地的全球首个工业级开源平台——Federated…

Struts2 入门学习总结一一、Struts2简介Struts2是一个基于MVC设计模式的Web应用框架，它本质上相当于一个servlet，在MVC设计模式中，Struts2作为控制器(Controller)来建立模型与视图的数据交互。Struts2是Struts的下一代产品，这个框架充分发挥了Struts1和WebWork这两种技术的优势，抛弃原来Struts1的缺点，使得Web开发更加容易。struts2还有以下…

python学习—— IPy 强大的IP地址解析模块       最近在忙着做计算机网络的课程设计，打算写一个可以扫描内网主机的扫描工具。学习过程中安利到了许多python新姿势，IPy模块就是其中一个。1.IPy模块。       在IP地址规划中，涉及到计算大量的IP地址，包括网段、网络掩码、广播地址、…

CQRS模式学习由于存在增删改与查询逻辑有差异的这个问题，为了更好的针对差异进行抽象，我们可以将它们分开进行设计。也就是我们的CQRS模式，即命令查询的责任分离CommandQueryResponsibilitySegregation模式。 简单的需求当我们系统中的数据模型层级较少时，数据模型足够简单时，模型与数据库可以直接进行映射。这种简单数据模型使我们不需要针对其相互关系进行复杂的建模设计，直接在工程中使用经典的三层模型就足以支撑项目需求。对于这种简单系统，过度设计会增加后续维护、重构的成本(并不能保

VSTO入门学习笔记5-数组VSTO入门学习笔记5-数组一、数组的定义1、第一种方法，定义大小2、第二种方法，直接赋值二、数组大小三、数组遍历四、经典99乘法表一、数组的定义1、第一种方法，定义大小string[]strArr=string[3];定义了大小为3的一个字符串类型数组int[]intArr=newint[20]；2、第二种方法，直接赋值int[]intArr={1,2,…

Modbus TCP 入门学习[通俗易懂]记录下我入门学习的过程，供日后回看，文字部分多是转载他人blog，有注明来源地址；实验部分为真实测试结果。1.ModBus通讯协议简介　　(摘抄：来自网络)Modbus协议是一种已广泛应用于当今工业控制领域的通用通讯协议。通过此协议，控制器相互之间、或控制器经由网络（如以太网）可以和其它设备之间进行通信。Modbus协议使用的是主从通讯技术，即由主设备主动查询和操作从设备。一般将主控设备…

HOG特征（Histogram of Gradient）学习总结最近在做的项目有用到HOG+SVM这一方面的知识，在此对HOG特征进行下总结。参考资料：HOG的经典论文：DalalN,TriggsB.Histogramsoforientedgradientsforhumandetection[C]//ComputerVisionandPatternRecognition,2005.CVPR2005.IEEEComp

深度学习之：什么是流形(manifold)？流形空间，流形学习作者：麋路链接：https://www.zhihu.com/question/24015486/answer/194284643来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。流形学习的观点是认为，我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流形映射到高维空间上的。由于数据内部特征的限制，一些高维中的数据会产生维度上的冗余，实际上只需要比较低的维度就能唯一地表示。举个例子，比如说我们在平面上有个圆，如何表示这个圆呢？如果我们把圆放在一个平面直角坐标系中，那一个圆实际.

JavaFX+Jfoenix 学习笔记（四）–MenuBar菜单栏1、菜单栏，如图2、实例-1，最简单且简陋的菜单栏packagezkh.javafx.learn.menubar;importjavafx.application.Application;importjavafx.geometry.Pos;importjavafx.scene.Scene;importjavafx.scene.control.Label;i…

PyTorch：学习conv1D,conv2D和conv3D「建议收藏」背景CNN是深度学习的重中之重，而conv1D，conv2D，和conv3D又是CNN的核心，所以理解conv的工作原理就变得尤为重要。在本博客中，将简单梳理一下这三种卷积，以及在PyTorch中的具体实现。参考https://pytorch.org/docs/master/nn.html#conv1dhttps://pytorch.org/docs/master/nn.function…