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聯(lián)邦學習（Federated Learning)，又稱聯(lián)合學習，作為一種分布式機器學習框架，能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下，讓多參與方或多計算結點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎上聯(lián)合進行高效率的機器學習。本課程是介紹聯(lián)邦學習業(yè)界應用，并指導用戶上手一個自己的聯(lián)邦學習應用。來自：其他聯(lián)邦學習（Federated Learning)，又稱聯(lián)合學習，作為一種分布式機器學習框架，能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下，讓多參與方或多計算結點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎上聯(lián)合進行高效率的機器學習。本課程是聯(lián)邦學習進階課程，介紹更加嚴苛的隱私保護方法和分布式算法進階：FedOpt和FedMDGA。來自：其他
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聯(lián)邦學習（Federated Learning)，又稱聯(lián)合學習，作為一種分布式機器學習框架，能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下，讓多參與方或多計算結點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎上聯(lián)合進行高效率的機器學習。本課程是聯(lián)邦學習進階課程，介紹更加嚴苛的隱私保護方法和分布式算法進階：FedOpt和FedMDGA。來自：其他聯(lián)邦學習（Federated Learning)，又稱聯(lián)合學習，作為一種分布式機器學習框架，能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下，讓多參與方或多計算結點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎上聯(lián)合進行高效率的機器學習。本課程介紹模型異構聯(lián)邦學習的定義、場景以及當前學術界和工業(yè)界的研究進展及經(jīng)典算法。來自：其他
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聯(lián)邦學習（Federated Learning)，又稱聯(lián)合學習，作為一種分布式機器學習框架，能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下，讓多參與方或多計算結點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎上聯(lián)合進行高效率的機器學習。本課程介紹算法異構的松耦合聯(lián)邦學習，并介紹基于數(shù)據(jù)生成器的松耦合聯(lián)邦學習算來自：其他![]()
聯(lián)邦學習（Federated Learning)，又稱聯(lián)合學習，作為一種分布式機器學習框架，能夠在保護數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下，讓多參與方或多計算結點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎上聯(lián)合進行高效率的機器學習。本課程介紹縱向聯(lián)邦學習算法，包括數(shù)據(jù)對齊，線性擬合、邏輯回歸、分類樹、決策來自：其他![]()
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程就是如何在程序中實現(xiàn)兩臺計算機的通信?，F(xiàn)如今的互聯(lián)網(wǎng)時代聯(lián)機已隨處可見，而網(wǎng)絡編程作為網(wǎng)絡通信基礎之一尤為重要。本課程將帶領大家使用Python語言從了解網(wǎng)絡的基礎知識開始到socket模塊實現(xiàn)TCP、UDP程序，進一步幫助學員了解網(wǎng)絡通信程序的實現(xiàn)。來自：其他![]()
掌握了Python基本概念知識后，跟著本課程進階學習Python。來自：其他![]()
本課程主要介紹Python的使用背景，及基本語法，手把手從零基礎教學，務必讓每一位學員能夠完成從tcl到Python的華麗轉身。來自：其他![]()
不足之處，來分析競爭對手的信息等等，但是這些的首要條件就是數(shù)據(jù)的采集。而爬蟲作為獲取數(shù)據(jù)的重要途徑，顯得尤為重要。本課程將帶領大家使用Python語言從了解網(wǎng)頁的基本組成開始到深入了解爬蟲原理及框架的使用。來自：其他![]()
本課程主要介紹Python語言的代碼特點，并通過華為云 AI開發(fā)平臺 ModelArts進行代碼的操作演示。來自：其他![]()
序，用戶只需要有瀏覽器即可，不需要再安裝其他軟件。而Python在Web程序開發(fā)領域也提供了諸多的工具。本課程將帶領大家使用Python語言從了解Web基礎知識開始到Python Web框架的使用，進一步幫助學員了解Python中Web程序的實現(xiàn)。來自：其他![]()
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