FederatedAI

机器学习【01】相关环境的安装

学习实例参考资料：联邦学习实战{杨强}https://book.douban.com/subject/35436587/项目地址：https://github.com/FederatedAI/Practicing-Federated-Learning
ihan1001·2023-11-24 16:40

fate数据上传，以及上传数据的更新

目录一.数据上传：二.启动fate一.数据上传：数据来源：GitHub链接：GitHub-FederatedAI/FATE:AnIndustrialGradeFederatedLearningFramework
牛三金·2023-09-25 13:28

联邦学习fate框架入门

1.拉取镜像dockerpullfederatedai/standalone_fate:1.7.02.启动容器dockerrun-d-it--namefate-p8080:8080federatedai
Young_____Hu·2023-08-30 01:49

数据集上传和管理 - FATE v1.8.0

前言实际上，除了直接上传数据文件以外，FATE还支持绑定数据库或是分布式文件系统的数据（tablebinding）具体可以参考fate-flow的官方文档：DataAccess-FATEFlow(federatedai
BiancaZY·2023-06-19 00:50

联邦学习实战：用python从零实现横向联邦图像分类

本文主要参考了杨强教授的《联邦学习实战》https://github.com/FederatedAI/Practicing-Federated-Learning/tree/main/chapter03_
IFRᝰএ᭄·2023-03-13 14:36

联邦学习开源框架方案选型

无知者：【联邦学习开源框架】FedLab-加速FL算法验证联邦学习开源框架FedLab相关FATE单位：微众银行github:https://github.com/FederatedAI/FATEstar
麦晓宇·2022-11-02 22:00

联邦学习开源框架

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/387101962FATE单位：微众银行github:https://github.com/FederatedAI/FATEstar：3.2kdocs
联邦学习的道路上·2022-11-02 22:30

FATE入门案例——纵向 SecureBoost 模型

参考来源：https://github.com/FederatedAI/FATE/tree/master/examples/dsl/v2/heter
林立可·2021-03-28 21:43

联邦学习学习心得（3）——联邦学习FATE框架入门

gitclonehttps://github.com/FederatedAI/FATE.git最近新学会的一个方法，大大提升克隆的速度，亲测有效。
Ethanb·2020-09-20 17:50

微众联邦学习FATE单机版开发笔记

微众FATE1.0单机版学习笔记微众FATE项目地址：https://github.com/FederatedAI/FATE一、FATE安装(单机版)FATE的单机版安装包括docker版本和手动安装两种方法
胖胖大王叫我来巡山·2020-06-25 08:37
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