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改进的联邦加权平均算法

1 改进的联邦加权平均算法 1.1 联邦学习 联邦学习（FL）是一种隐私保护算法，是算法优化实现路径和保护数据安全的前提下解决数据孤岛问题的解决方案。...1.2 改进的联邦加权平均算法 联邦加权平均算法是在原有的联邦平均算法的基础上添加了数据质量的权重，其计算的核心是将各客户端的训练样本分为两部分：一部分作为初始全局模型的训练样本，在客户端的训练样本上进行训练...表4 为加权联邦平均算法和传统未加权联邦平均算法所得到的更新的全局模型的准确率的情况。...传统联邦平均算法是可信第三方将4 种初始全局模型分别传输至客户端，客户端进行训练后得到本地模型，再采用平均法整合多个数据源的本地模型，汇总成更新的全局模型。...同时当数据为非均分情况下建立的模型准确率都大于均分情况下的建立的模型的准确率。与传统联邦平均算法相比，改进的联邦加权平均算法的准确率最高分别提升了1.59%和1.24%。

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股票和数据分析--加权平均数

作者：爱数据爱分析 来源：爱数据爱分析 前文聊了分位数在股票市场中的应用（见zhuanlan.zhihu.com/p/97），这两天上证指数突突的冲上了3000点，真是一根阳线改变情绪、...借着指数良好的上涨势头，和大家聊一下加权平均数和基金定投的关系。 加权平均数即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。...加权平均值的大小不仅取决于总体中各单位的数值（变量值）的大小，还取决于各数值出现的次数，由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡轻重的作用，因此叫做权数。...因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。 如图所示，若n个数 ? 的权分别是 ? 那么 ? 叫做这n个数的加权平均数。 下面通过基金定投为例，聊聊加权平均数的作用。...加权平均数是初中生都能明白的知识，但还是有大量的人基金定投亏损，主要的原因还是在于人性（厌恶亏损、从众心理等等），很多投资者都会出现下面的现象： 1、熊市中，定投能降低成本是因为价格在下降，降低的只是亏损率

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    MMFlow ：帧与帧之间的追光者

    光流（Optical Flow），字面理解为“光的流动”，更准确的说法为：时变图像上的二维运动场，是视频数据的重要视觉线索，在动作识别、视频理解、视频分割、目标跟踪以及全景拼接等领域，都有广泛应用。...FlowNetC 和 FlowNetS 模型在 FlyingChairs 数据集上的预训练模型和 Sintel 数据集上的 Fine-tune 模型，在 Sintel (training) 数据集上的...datasets 用于数据集加载和预处理，其中包含训练所需的数据集，光流数据增广的pipelines，和加载数据时的 samplers。models是最关键的部分，光流模型在这里实现。...encoder 的主要作用是提取输入图像的特征信息；decoder 的功能包括计算图像之间的相关性、计算 loss，预测输出的光流等。在 apis 中，我们为模型训练、测试和推理提供一键启动的接口。...相比于更接近产品应用的视觉任务，光流估计这一任务更类似计算机视觉中的“基础学科”，尽管不能直接被应用，但是对它的研究能促进多个领域的发展。

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    14款机器学习加权平均模型融合的火花

    本文是受快照集成的启发，把 titu1994/Snapshot-Ensembles 项目中，比较有意思的加权平均集成的内容抽取出来，单独应用。 ?...通过使单个神经网络沿它的优化路径进行多个局部最小化，保存模型参数。 利用多重学习速率退火循环实现了重复的快速收敛。 ? ?...步骤为： 1、随机准备数据make_classification 2、两套模型的训练与基本信息准备 3、观察14套模型的准确率与召回率 4、刻画14套模型的calibration plots校准曲线 5...、14套模型的重要性输出 6、14套模型的ROC值计算与plot 7、加权模型融合数据准备 8、基准优化策略：14套模型融合——平均 9、加权平均优化策略：14套模型融合——加权平均优化 可以观察到基准优化策略...加权平均优化策略：14套模型融合——加权平均优化 >>> Best Accuracy : 90.4 >>> Best Weights : [1.57919854e-02 2.25437178e-02

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    多个git账号之间的切换

    介绍 所谓多个git账号，可能有两种情况: 我有多个github的账号，不同的账号对应不同的repo，需要push的时候自动区分账号 我有多个git的账号，有的是github的，有的是bitbucket...的，有的是单位的gitlab的，不同账号对应不同的repo，需要push的时候自动区分账号 这两种情况的处理方法是一样的，分下面几步走: 处理 先假设我有两个账号，一个是github上的，一个是公司gitlab...key 把id_rsa_xxx.pub中的key添加到github或gitlab上，这一步在github或gitlab上都有帮助，不再赘述 编辑 ~/.ssh/config，设定不同的git 服务器对应不同的...文件 这样每次push的时候系统就会根据不同的仓库地址使用不同的账号提交了 从上面一步可以看到，ssh区分账号，其实靠的是HostName这个字段，因此如果在github上有多个账号，很容易的可以把不同的账号映射到不同的.../config 里面的url即可 这样每次push的时候系统就会根据不同的仓库地址使用不同的账号提交了 一些题外话 我有一个repo，想要同时push到不同的仓库该如何设置?

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    多个线程之间的通信问题

    因为所有的对象都是Object的子类对象，而所欲的对象都可以当做锁对象  jdk1.5版本之前多个线程通信用synchronized和唤醒全部线程notifyAll等逻辑来控制执行顺序问题。  ...，而所欲的对象都可以当做锁对象 */ /** * * @author lcy * jdk1.5版本之前多个线程通信都是这种办法 * jdk1.5之后就可以用互斥锁 * */ class...Condition对象 * 需要等待的时候使用Condition的await()方法，唤醒的时候用signal()方法 * 不同的线程使用不同的...一个可重入的互斥锁Lock，它具有与使用 synchronized 方法和语句所访问的隐式监视器锁相同的一些基本行为和语义，但功能更强大。...等待方法返回的线程重新获取锁的顺序与线程最初获取锁的顺序相同，在默认情况下，未指定此顺序，但对于公平 锁，它们更倾向于那些等待时间最长的线程。

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    EdgeCalib：基于多帧加权边缘特征的非目标LiDAR-camera标定

    为了探索点边缘在多个帧之间的一致性，我们进一步扩展了我们的方法，通过单帧特征提取和匹配来引入多帧特征。我们探讨了跨连续帧的边缘特征的位置一致性和投影一致性，以进一步优化特征选择。...图1，该方法的核心原则是利用边缘一致性进行校准，应用SAM来处理相机数据，同时采用多帧加权策略来处理激光雷达数据。 图1说明了我们方法的基本思想， 我们工作的主要贡献可以列举如下。...多帧加权策略 使用图像中的SAM边缘和点云中的边缘，可以获得单帧校准结果，然而为了获得更有益于校准的信息，我们分析来自LiDAR的连续数据序列，以探索跨多帧的点边缘一致性，从而在优化步骤中对点边缘进行加权...结果显示了SAM边缘相对于几何边缘的更高精度和稳健性。 多帧加权的影响。利用SAM使我们能够在单帧内提取高精度的对象边缘轮廓。...总结 准确的激光雷达和相机之间的外参校准对于多模态数据融合任务至关重要，本文介绍了EdgeCalib，一种利用边缘特征的新型在线校准方法，该方法的一个重要创新在于利用SAM视觉基础模型，结合多帧加权策略

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    随机加权平均 -- 在深度学习中获得最优结果的新方法

    这一思想在于训练数据和测试数据会产生类似的但并不完全一样的损失面。你可以想象一下，一个测试表面相对于训练表面移动一点。...如果我们观察连接局部最小值的直线，会发现这是正确的。中间和右边：然而，在局部最小值之间存在通路，这些通路上的损失值始终很低。FGE沿着这些通路拍快照，并利用这些快照构建一个集合。...这是一篇关于随机加权平均的新论文所获得的成果。 随机加权平均(SWA，Stochastic Weight Averaging) 随机加权平均和快速几何集成非常近似，除了计算损失的部分。...随机加权平均权重更新公式 每次学习率循环结束的时候，第二个模型的当前权重会被用于更新正在运行的平均模型的权重，即对已有的平均权重和第二个模型产生的新权重进行加权平均（左图中的公式）。...而预测时，只需要一个当前的平均模型进行预测。用这个模型做预测，比前面提到的方法，速度快得多。之前的方法是用集合中的多个模型做预测，然后对多个预测结果求平均。

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    第二章 2.3-2.5 带修正偏差的指数加权平均

    [DeeplearningAI 笔记]第二章 2.3-2.5 带修正偏差的指数加权平均 ❝吴恩达老师课程原地址[1] ❞ 2.3 指数加权平均 举个例子,对于图中英国的温度数据计算移动平均值或者说是移动平均值...50 天内的指数加权平均,「这时我们用图中的绿线表示指数加权平均值」 ?...我们现在将 作图运行后得到黄线,由于仅平均了两天的温度,平均的数据太少,所以得到的曲线有更多的噪声,更有可能出现异常值,但是这个曲线能更快的适应温度变化,所以指数加权平均数经常被使用....「内存代码仅仅占用一行数字而已,不断覆盖掉原有的 V 值即可,只占单行数字的存储和内存.虽然不是最精确的计算平均值的方法,但是相比于原有的计算平均值需要保存所有数据求和后取平均的方法效率更高和资源占用率大大减小...「指数加权平均公式」: 「带修正偏差的指数加权平均公式」: ?

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    数据帧的学习整理

    在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...SAP提供多个高层协议进程共用一个LLC层实体进行通信的机制。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。

    2.8K20

    CAN通信的数据帧和远程帧「建议收藏」

    （3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。...为了总线访问安全，每个发送器必须用独属于自己的ID号往外发送帧(多个接收器的过滤器ID可以重复)，（可以让某种信号帧只使用特定的ID号，而每个设备都是某一种信号的检测源，这样就形成某一特定个设备都只是用特定的

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    面试官：sessionStorage可以在多个Tab之间共享数据吗？

    面试题是：sessionStorage可以在多个选项卡之间共享数据吗？ 具体面试中涉及到的一些问题与面试流程 问题1：“你知道localStorage和sessionStorage有什么区别吗？”...问题3：sessionStorage可以在多个选项卡之间共享数据吗？”...我的朋友：“不，每个窗口或选项卡都有一个单独的sessionStorage，它们之间没有数据共享” 面试官：“你真的确定是这样吗？” 我的朋友：“呃！我不确定，也许吧！”...那么，我们确定 sessionStorage 可以在多个选项卡之间共享数据吗？ 最终答案 让我们尝试再次继续执行 https://medium.com/page/1 上的一段代码。...console.log(window.sessionStorage.getItem('age')) // null 所以，我们可以得出结论，sessionStorage不能在多个窗口或选项卡之间共享数据

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    如何在多个MySQL实例之间进行数据同步和复制

    在多个MySQL实例之间进行数据同步和复制是一项关键的任务，它可以确保数据的一致性和可靠性。下面将详细介绍如何实现MySQL实例之间的数据同步和复制。...这种复制方式提供了最低的延迟，但主节点和从节点之间的网络连接必须稳定。 2）、异步复制： 主节点将写操作记录到二进制日志，然后异步地传输给从节点进行应用。...5、实现高可用性 为了实现高可用性，可以采取以下措施： 1）、使用主从节点集群： 通过将多个主节点和多个从节点组成集群，实现数据的水平扩展和故障容错。...3）、 使用读写分离： 在从节点上启用只读模式，并将读操作分配到从节点上，减轻主节点的负载并提高系统的整体性能。 在多个MySQL实例之间进行数据同步和复制是保证数据一致性和可靠性的重要任务。...通过正确配置和管理，可以实现数据在主节点和从节点之间的自动同步，提高系统的可用性和性能。同时，需要进行监控和故障处理，以及实现高可用性的措施，确保系统的稳定和可靠运行。

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    深度学习最新方法：随机加权平均，击败了当前最先进的Snapshot Ensembling

    为了充分利用 snapshot ensembling 或 FGE 方法，我们需要存储多个训练模型，然后对每个模型进行预测并平均最终的预测结果。...因此，为了获得更好的集成性能，需要付出更多的计算量，这正是“没有免费的午餐”法则的体现，同时也是这篇“随机加权平均”论文提出的动机。...▌随机加权平均(SWA） 随机加权平均 ( SWA ) 与 FGE 方法非常接近，但其计算损失很小。SWA 可以应用于任何的模型结构和数据集，并在这些数据集中都显示出良好的结果。...随机权重平均的权重更新方程 在每个学习速率周期结束时，将使用第二个模型的当前权重，通过在旧的平均权重和第二个模型的新权重集合之间进行加权平均值来更新模型的平均权重 ( 公式如左图所示 )。...在预测阶段，你只需要那个具有平均权重的模型，并对其进行预测，这比使用上述那些需要使用多个模型来进行预测的集成方法要快得多。 ▌结语 本文的作者在 PyTorch 上开源了这篇论文的实现。

    1.4K30

    平均数、中位数和众数及它们之间的关系

    本文主要说明平均数、中位数和众数，以及它们之间的关系，这三种的目的类似，都是为了反应一组数据的一般情况（代表性），只是适用的场景不同。...是集中趋势的最常用测度值，目的是确定一组数据的均衡点。这里的平均数是指算术平均数，即一组数据的和除以这组数据的个数所得的平均值，也叫算术平均值。...我们既可以用它来反映一组数据的一般情况，也可以用它进行不同组数据的比较，以便看出组与组之间的差别。...一组数据可能没有众数或有多个众数。在高斯分布（正态分布）中，众数位于峰值。 众数主要用于分类数据，也可用于顺序数据和数值型数据。...算术平均数、中位数和众数之间的关系 ---- 平均数、中位数和众数三者之间，一个有趣的经验关系是： 参考资料 ---- Wiki 平均数 Wiki 中位数 wolfram MathWorld 中位数

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    Python实现求多个集合之间并集的方法

    目的：求多个集合之前的并集，例如：现有四个集合C1 = {11, 22, 13, 14}、C2 = {11, 32, 23, 14, 35}、C3 = {11, 22, 38}、C4 = {11, 22..., 33, 14, 55, 66}，则它们之间的并集应该为：C1 & C2 & C3 = {11}、C1 & C2 & C4 = {14}、C1 & C3 & C4 = {22}。...如下图所示：实现方法：Python自带了set数据类型，并且可以实现求集合的并集、交集、差集等，十分好用。...按照一般的数学方法实现，实现的步骤如下：（1）先求4个集合共有的成员；（2）每个集合减去所有集合的共有成员，在求其中任意3个集合共有的成员；（3）每个集合减去包含自己的任意三个集合的共有成员，最后求其中任意两个集合共有的成员...（5）再在除C4以外剩下的集合中，找出成员数最多的集合，重复上诉操作。依次类推，就可以求出各集合之间的并集了。上述算法中需要比较的次数只有3 + 2 + 1 = 6次。

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    设备联动规则：实现多个设备之间的智能互动

    设备联动规则：实现多个设备之间的智能互动随着物联网的发展，越来越多的智能设备进入我们的日常生活。这些设备不再是孤立的存在，而是可以通过联动规则实现智能互动。...在本文中，我们将介绍如何使用设备联动规则，让多个设备之间实现智能互动。什么是设备联动规则？设备联动规则是一种基于条件和动作的逻辑规则，用于定义设备之间的智能互动行为。...通过设备联动规则，我们可以将多个设备连接在一起，并定义它们之间的交互方式。当某个特定条件满足时，触发相应的动作，从而实现设备之间的智能联动。...在这个例子中，门锁和灯泡就是参与联动的设备，门锁解锁则是触发联动的条件。编写联动规则：一旦定义了设备和条件，我们可以编写联动规则来描述设备之间的互动行为。...这些仅是设备联动规则的一些应用场景示例，实际上，其应用范围非常广泛，只受限于我们的想象力。总结设备联动规则提供了一种实现多个设备之间智能互动的方法。

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    资源 | 微软开源MMdnn：实现多个框架之间的模型转换

    MMdnn 中的「MM」代表模型管理，「dnn」是「deep neural network」（深度神经网络）的缩写。 MMdnn 可将一个框架训练的 DNN 模型转换到其他框架可用。...框架之间的差距阻碍了模型的交互操作。 ? 我们提供一个模型转换器，帮助开发者通过中间表征格式转换模型，以适合不同框架。...支持框架 每个支持的框架都有详细的 README 文档，它们可以在以下conversion件夹找到。...此外，目前 IR 权重数据使用的是 NHWC 格式。中间表征的细节请查看 ops.txt 和 graph.proto 文件。...使用案例 以下是该项目实现框架转换的基本案例，其中包括官方的教程和用户提供的各种案例，机器之心简要介绍了官方 Keras 到 CNTK 的转换教程。

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