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- 作者：邵云峰1、联邦学习 背景及技术回顾（图文穿插）传统机器学习通常需要把训练数据集集中在数据中心，从而带来安全、隐私等问题，联邦学习应运而生。联邦学习具有如下优势：1）数据不出本地：数据保留在各方本地，不泄露隐私也不违反法规2）模型效果相同：联邦学习模型效果和将全部数据统一存放管理的建模效果相同或相差不大迁移学习3）联合建模，利益共享：多个参与方联合各自数据建立虚拟的共有模型... 作者：邵云峰1、联邦学习 背景及技术回顾（图文穿插）传统机器学习通常需要把训练数据集集中在数据中心，从而带来安全、隐私等问题，联邦学习应运而生。联邦学习具有如下优势：1）数据不出本地：数据保留在各方本地，不泄露隐私也不违反法规2）模型效果相同：联邦学习模型效果和将全部数据统一存放管理的建模效果相同或相差不大迁移学习3）联合建模，利益共享：多个参与方联合各自数据建立虚拟的共有模型...
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- 之前我们讲过NPL(自然语言处理)，使用的是NLTK这样一个包，现在呢，我们又有了新的法宝----GluonNPL。在做自然语言处理上能帮我们提升不少效率。 GluonNLP提供了NLP中最先进的(SOTA)深度学习模型的实现，并为文本数据管道和模型构建块。它是为工程师，研究人员和学生设计的，以快速原型研究想法和产品基于这些模型。这个工具包提供了三个主要特性: ... 之前我们讲过NPL(自然语言处理)，使用的是NLTK这样一个包，现在呢，我们又有了新的法宝----GluonNPL。在做自然语言处理上能帮我们提升不少效率。 GluonNLP提供了NLP中最先进的(SOTA)深度学习模型的实现，并为文本数据管道和模型构建块。它是为工程师，研究人员和学生设计的，以快速原型研究想法和产品基于这些模型。这个工具包提供了三个主要特性: ...
- 01前言1、假若要在计算机上建立一个交通资讯系统则可以采用图的结构来表示实际的交通网络。2、考虑到交通图的有向行（如航运，逆水和顺水时的船速就不一样）带权有向图中，称路径上的第一个顶点为源点，最后一个顶点为终点。02最短路径1、求最短路径的一个办法是，每次以一个顶点为源点，重复执行迪杰斯特拉算法n次。这样，便可求得每一对顶点之间的最短路径。总的执行时间为O（n的3次方）。2、弗... 01前言1、假若要在计算机上建立一个交通资讯系统则可以采用图的结构来表示实际的交通网络。2、考虑到交通图的有向行（如航运，逆水和顺水时的船速就不一样）带权有向图中，称路径上的第一个顶点为源点，最后一个顶点为终点。02最短路径1、求最短路径的一个办法是，每次以一个顶点为源点，重复执行迪杰斯特拉算法n次。这样，便可求得每一对顶点之间的最短路径。总的执行时间为O（n的3次方）。2、弗...
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