联邦学习入门

django学习入门系列之第五点《案例 动态表格》

文章目录案例动态表格往期回顾案例动态表格显示一行TitleID姓名年龄varinfo={id:1,name:"郭志",age:20};vartr=document.createElement("tr");for(varkeyininfo){vartext=info[key];vartd=document.createElement("td");td.innerText=text;tr.append
铁匠匠匠·2024-08-28 12:43

django学习入门系列之第五点《javascript 对象（字典）》

文章目录对象（字典）往期回顾对象（字典）info={"name":"小米""age":18}info={name:"小明"age:18}//获取值info.age//设置值info.name="小米"//另一种获取/设置的方式info["age"]info["name"]="小明"//删除deleteinfo["age"]info={name:"小明"age:18}for(varkeyininfo
铁匠匠匠·2024-08-28 12:13

django学习入门系列之第四点《javascript初了解》

文章目录往期回顾javascript是一门编程语言，浏览器就是相当于这门语言的解释性DOM和BOM相当于这门语言内置的模块例如:Python的random，json模块JQuery可以理解为编程语言的第三方模块例如:openpyxl，requestsjavascript意义让程序实现一些动态的效果小案例Title.menus{width:200px;border:1pxsolidred;}.men
铁匠匠匠·2024-08-28 12:43

django学习入门系列之第四点《JavaScript的字符串类型》

文章目录字符串类型往期回顾字符串类型//声明varname="变量";varname=string("变量");//常见功能varname="中国联通"//获取字符串长度varv1=name.length;//赋值varv2=name[0]//去除空白字符，返还一个新的字符串varv3=name.trim;//前取后不取varv4=name.substring(0,2);往期回顾1.【快速开发网站
铁匠匠匠·2024-08-28 12:43

django学习入门系列之第四点《JavaScript的数组介绍》

文章目录往期回顾//定义varv1={11,22,33,44};varv2=Array([11,2,3,4]);//操作varv1={11,22,33,44};v1[1]v1[0]="123";//在数组后面给你追加v1.push("联通");//{11,22,33,44,联通};//在数组前面给你追加v1.unshift("移动");//{移动,11,22,33,44}//在指定的位置给你插入/
铁匠匠匠·2024-08-28 12:43

django学习入门系列之第三点《BootSrap的目录栏》

文章目录往期回顾TitleTogglenavigation目录导航城市(current)区域下载ActionAnotheractionSomethingelsehereSeparatedlinkOnemoreseparatedlinkSubmitLinkDropdownActionAnotheractionSomethingelsehereSeparatedlink效果图往期回顾1.【快速开发网站
铁匠匠匠·2024-08-28 12:12

django学习入门系列之第三点《BootSrap的栅格系统》

文章目录栅格系统往期回顾栅格系统https://v3.bootcss.com/css/#grid把整体划分为12格分类响应式简单来说，当大于他的最大宽度的时候，水平堆放。达不到最大宽度时，上下堆放（根据屏幕宽度不同）.col-sm-.col-md-.col-lg-小屏幕平板(≥768px)中等屏幕桌面显示器(≥992px)大屏幕大桌面显示器(≥1200px)栅格系统行为看宽度调整看宽度调整看宽度调
铁匠匠匠·2024-08-28 12:12

django学习入门系列之第三点《BootSrap初了解》

文章目录初识BootStrap往期回顾初识BootStrapBootSrap是什么？是别人帮我们已写好的CSS样式，我们如果想要使用这个BootSrap：下载BootStrap使用在页面上引入BootStrap编写HTML时，按照BootStrap的规定来编写+自定制官网：https://www.bootcss.com/v3：https://v3.bootcss.com/在html文件中需要添加的
铁匠匠匠·2024-08-28 12:12

django学习入门系列之第三点《案例 小米商城中app图标代码》

文章目录往期回顾/*使外边距等于0，即让边框与界面贴合*/body{margin:0;}/*使图片都完全展开并防止超出限制*/img{height:100%;width:100%;}/*头标部分*//*控制父级边框*/.header{background:#333;}/*控制子级边框*/.container{width:1226px;margin:0auto;}/*控制子级边框下的左边菜单栏*/.
铁匠匠匠·2024-08-28 12:42

django学习入门系列之第三点《边框及总结》

文章目录border背景色总结往期回顾border  CSSborder是前端开发中用于控制元素边框外观的重要属性。边框不仅能够增强网页的视觉层次感，还能提供清晰的界面分区，对于提升用户体验和网页设计美学至关重要。border:边框粗细+边框的样式+颜色虚线边框border:3pxdottedred;实线边框border:3pxsoildred;单独有一遍有边框border-left:3pxsol
铁匠匠匠·2024-08-28 12:42

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式前言联邦学习简介联邦学习的原理联邦学习的应用场景联邦学习示例代码结语前言  在数字化浪潮的推动下，我们步入了一个前所未有的数据驱动时代。
洋葱蚯蚓·2024-08-25 11:54

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法。顾名思义，决策树算法的表现形式可以直观理解为一棵树（可以是二叉树或非二叉树）。一棵决策树一般包含一个根节点、一系列内部节点和叶节点，一个叶节点对应一个
Better Rose·2024-08-24 03:07

网络安全: 模型的脆弱性，鲁棒性和隐私性

隐私性问题在联邦学习和其
不当菜鸡的程序媛·2024-08-22 16:30

2018年自我总结

2018年，回头想想我没有浪费每天的时间，工作收益比去年有所提高，还学习入门摄影知识，为了更好的工作，游走了国内外五个城市，为了更加专业的服务客户。在这一年里，我要感恩父母、家人、朋友的照顾和帮助！
小杰带你游·2024-02-27 20:51

【机器学习基础】正则化

往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评
为梦而生~·2024-02-25 02:40

Django框架学习入门

以下是Django框架学习入门的简要指南：环境准备：安装Python：确保你安装了适当版本的Python。Django3.x通常需要Python3.6到3.10之间的版本。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 14:02

摩天营救，超刺激的生死救赎！

【本文由赞我(zaneds.com)独家冠名】男主角威尔·索耶由前海军陆战队队员威尔·索耶领导的联邦调查局救援小组被派去处理一起人质劫持事件。
顺笔·2024-02-20 11:16

报名倒计时 | Atlassian 社区日·上海站：与澳大利亚商务领事一起探索澳大利亚的创新力量

负责领导澳大利亚联邦贸政府在大中华地区（包
晓数·2024-02-20 09:47

吴恩达深度学习-L1 神经网络和深度学习总结

1.1深度学习入门我们只需要管理神经网络的输入和输出，而不用指定中间的特征，也不用理解它们究竟有没有实际意义。1.2简单的神经网络——逻
向来痴_·2024-02-20 07:26

强化学习入门到不想放弃-1

本来想写到深度学习里的，但是线下和别人聊RLHF，和PPO,DPO的时候，我发现大家一脑袋问号，其实也正常，深度学习里面数学的东西没那么多，入门容易一点，强化学习（现在也都谈强化深度学习，或者深度强化学习了）反而没那么要算力，要一堆算法和数学，所以就单开一个系列，专门写强化学习吧其实强化学习，某种程度上比深度学习更早的走进大家的视野，没错，就是那个把李昌镐，柯洁给打败的Alpha第一课我们先讲点基
周博洋K·2024-02-20 06:29

强化学习入门到不想放弃-2

第一篇链接：强化学习入门到不想放弃-1(qq.com)上节课我们用CMU的经典问题，多臂老虎机讨论了，无状态物体的探索和利用，这节课我们用走格子来做一下动态规划算法上节课的问题，我们完全不知道这些老虎机的中奖概率
周博洋K·2024-02-20 06:59

机器学习入门--LSTM原理与实践

LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果，并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。数学原理遗忘门（ForgetGate）遗忘门的作用是决定前一时间步的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。具体计算公式为：ft=σ(Wf⋅
Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践

双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是，BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息，使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在本文中，我们将详细介绍BiLSTM的数学原理、代码实现以及应用场景。数学原理LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络（RNN），通过引入门控机制
Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--循环神经网络原理与实践

循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络，其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息，并且
Dr.Cup·2024-02-20 05:44

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题，研究人员提出了新的模型，其中GRU是其中的一种。本文将介绍GRU的数学原理、代码实现，并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验，最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种
Dr.Cup·2024-02-20 05:43

美国国家公园的臭氧污染接近美国最大的城市

研究人员发现，从1990年到2014年，国家公园的臭氧平均浓度在统计上与美国20个大都市地区的臭氧浓度没有什么区别，而美国20个大城市的臭氧浓度此前曾引发联邦立法。为了保
wumingzhi111·2024-02-20 03:17

2021年7月4日读书笔记

今日阅读1小时，总计1642小时，第1585日阅读《知识分子与公共生活》第2章阿登纳在他发表的首次政府声明中，只字未提德国人屠杀逾600万犹太人的罪行及为此应负的责任；也“没有任何一家德国报纸要求联邦议院或联邦政府对屠杀犹太人公开表态
龙套哥萨克海龙·2024-02-20 01:21

考研英语单词28

变模糊rougha.粗糙的，艰难的readilyad.轻易地，乐意地managementn.经营，管理【managev.经营，管理manager经理】governmentn.政府，政体federala.联邦的
蓝桉802·2024-02-19 23:36

实践案例｜孟宪超：基于隐语深度学习在保险联合定价中的应用（附演讲视频）

“隐语”是开源的可信隐私计算框架，内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择，提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。
·2024-02-19 23:04

【机器人位姿表示】好的、坏的、丑的机器人位姿表示

关于作者：PaulFurgale是苏黎世联邦理工学院（ETHZurich）自动化系统实验室的副主任。他的研究重点是移动机器人系统的长期自主性，包括在高度动态环境中长时间尺度的感知、建图、定位和规划。
啵啵啵啵哲·2024-02-19 22:31

《铁血硬汉普京，力挽狂澜，20年让俄罗斯再一次强大》

普京上台后，把85个联邦划分为七个联邦管区，下辖多个联邦主体，如自治州、自治共和国、自治区、特别市等。联邦管区的长官是联邦总统的代表。对于经济寡头操纵政治的问题，普京毫不忍让。
奕风飞阳·2024-02-19 19:25

强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题

文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

Kubernetes 企业集群建设规划

联邦：多个Kubernetes集群可以聚合在一起作为Kubernetes资源池。当用户部署应用程序时，副本可以部署在资源池中的不同Kubernetes集群上。由此，跨区域和多集群实现了高可用性。
富士康质检员张全蛋·2024-02-19 16:51

“六西格玛” 教你如何卓越管理

当你再继续扫描书的封面，看到诸如通用电气、福特、联邦快递、辉瑞、强生医疗等世界名企的名字，你是否又眼前一亮！没错，这个世界上还有更多的大企名企，通过践行“六西格玛管理法”取得了巨大成功。
普雷斯·2024-02-19 14:27

九月二十六日总结

英语：2013年第三篇，我们的未来一片光明，第四篇，州政府的权利，联邦政府的权利，最高法院，三权分立，checkandbalance每日一句，信任的重要性时文精析数学：数理统计的初步，参数估计样本均值，
疯狂太阳花·2024-02-15 09:57

塞尔维亚是欧洲唯一没有对俄罗斯实施制裁的国家，为什么有人不理解，为什么没人去谈论1999年，没有人想去听关于科索沃的故事

在历史上，塞尔维亚原本是社会主义时期的南斯拉夫的一部分，1992年4月27日南斯拉夫联邦彻底解体，由塞尔维亚与黑山两共和国组成的南斯拉夫联盟共和国正式宣告成立。
长史曰·2024-02-15 07:57

N95口罩已经断货？需要等发货？

N95口罩依据美国联邦法规NIOSH-42CFRPart84《呼吸防护用品标准认证》的附录K-过滤式防颗粒过滤器。N95口罩即对非油性颗粒物过滤效率达到95%以上的自吸过滤
测评君高省·2024-02-15 04:42

人生效率手册金句摘抄

每次都是被短暂学习入门的快感打动。等到深入学习的时候，开始爬坡了，就只是拿打卡当做一项机械任务了。今天，被一位来求职的年轻人问自己的目标和职业规划。
小多媛媛·2024-02-14 15:05

第一章 matlab 学习入门之matlab基础

matlab系列文章目录第一章matlab学习入门之matlab基础在这一章会学习到：数据类型(数值，字符串，结构，单元数组，函数句柄，映射容器)运算符与运算(算术运算符，关系运算符，逻辑运算符)字符串处理
CN-JackZhang·2024-02-14 15:49

CMU和ETH联合研发了一个名为 「敏捷但安全」的新框架，为四足机器人在复杂环境中实现高速运动提供了解决方案

但现在，卡内基梅隆大学（CMU）和苏黎世联邦理工学院（ETH）的研究团队带来了突破性进展。他们开发的新型四足机器人算法，不仅能在复杂环境中高速行进，还能巧妙避开障碍，真正做到了「敏捷而安全」。
xwz小王子·2024-02-14 07:51

昨日晚间快讯.行情解读1.6

据Bitcoin.com消息，瑞士前财政部长UeliMaurer已开始担任瑞士联邦主席一职。据悉，UeliMaurer在2018
豆子丁·2024-02-14 04:24

图像分割——基于pytorch的牙齿分割

作为视觉基础任务的图像分割是大多数深度学习入门者的进一步学习，本文将用牙齿分割作为数据集，分享一下图像分割的训练内容。
苏俗·2024-02-14 04:35

图像分类——基于pytorch的农作物病虫害检测

作为视觉基础任务的图像分类是大多数深度学习入门者的基础，本文将用包含33类的农作物病虫害数据集作为数据集，来过一遍图像分类任务的基本步骤。
苏俗·2024-02-14 04:05

语言联邦-常用算法、可存成代码段

//1.查找单个字符//2.连续查找单个字符//3.查找多个连续字符//4.字符区间查找//5.字符串对齐//6.搜索连续相对的元素//7.去重、排序//8.生成随机数//9.求正整数的质数//9.正整数的阶乘//10.四舍五入//16.最大公约数、最小公倍数//11.setormap//12.一行输入+解析单个字符串+数值变得//13.字符串检查//14.字符串的替换//15.字符中的字符的个数
爱丽J·2024-02-13 21:15

机器学习入门--多层感知机原理与实践

神经网络与多层感知机神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由许多个节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接。神经网络的输入经过一系列的加权求和和激活函数变换后，得到输出结果。神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程，每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度
Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。自从1986年由Rumelhart,Hinton和Williams提出以来，它已成为最流行的神经网络训练算法之一。BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经
Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，其基本思想是根据已有数据的特征和标签，学习出一个概率模型，并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释，缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说，朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©，即样本中每个类别占比。然后，对于给定的待分类样本，计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C)，其中X表示样本的特征向量
Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--奇异值分解原理与实践

奇异值分解奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说，对于一个m
Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--主成分分析原理与实践

主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系，将数据投影到这个坐标系上，使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下，数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上，而其
Dr.Cup·2024-02-13 13:06

机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战

逻辑回归在机器学习领域，逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。原理逻辑回归的目标是找到一个函数g(z)g(z)g(z)，将输入的特征向量xxx映射到概率值p(y=1∣x;w)p(y=1|x;w)p(y=1∣x;w)，其中www是参数向量。我们可以使用sigmoid函数来实现这个
Dr.Cup·2024-02-13 13:36
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