目录 preliminary user clustering data interpolation model interpolation 这篇文章与那些 ...
摘要:ModelArts提供了一个实现个性化联邦学习的API pytorch fedamp emnist classification,它主要是让拥有相似数据分布的客户进行更多合作的一个横向联邦学习框架,让我们来对它进行一些学习和探索。 随着数字技术的发展,以及全社会对数字化的不断重视,数据的资源属性前所未有地突显出来。相应地,数据隐私和数据安全也越来越受到人们的关注,联邦学习应运而生,成为当前 ...
2021-03-25 13:56 0 287 推荐指数:
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1 导引 现在多任务学习根据数据的收集方式可以粗略地被分为两种,一个是集中化的计算方法,即假定数据被事先收集到一个中心节点上然后再运行模型, 大多数基于神经网络的多任务学习应用,比如CV和NLP,主要都用的这种方法[1][2][3][4]。 另外还有一种是分布式的计算方法,这种方法假定异构 ...
摘要:近期,中科院上海药物所、上海科技大学联合华为云医疗智能体团队,在Science China Life Sciences 发表题为“Facing Small and Biased Data D ...
摘要:今天教大家如何利用鲲鹏服务器搭建Hadoop全分布式集群,动起来··· 一、Hadoop常见的三种运行模式 1、单机模式(独立模式)(Local或Standalone Mode) 默 ...
摘要:基于HiLens Kit已经基本开发完成,可部署到HiLens Kit,模型的选择为基于DarkNet53的YOLOv3模型,权重为基于COCO2014训练的数据集,而车道线的检测是基于OpenCV的传统方法实现的,可通过ModelArts AI Gallery与HiLens Kit全 ...
VNPY的回测过程 新版本的VNPY已经提供了KDJ指标策略,策略文件就存储在strategyfile目录下面, VNPY开源项目网址: h ...
“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制,实现方法,其中还涉及一些基本的优化方法,例如聚类和分类的应用。同时在理论讲解的基础上,还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略,进行策略优化,构建高效的推荐引擎的方法。本文 ...
个性化推荐系统、搜索引擎、广告系统,这些系统都需要在线上不断上线,不断优化,优化之后怎么确定是好是坏。这时就需要ABTest来确定,最近想的办法、优化的算法、优化的逻辑数据是正向的,是有意义的,是提升数据效果的。 ab需求能方便测试,提供界面快速调整流量,调整流量后 ...