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    快速上手联邦学习——腾讯自研联邦学习平台PowerFL实战

    导语:近10年,机器学习在人工智能领域迅猛发展,其中一个关键的推动燃料就是人类社会积累的大量数据。然而,尽管数据规模在总体上快速增长,绝大部分数据却分散在各个公司或部门内,导致数据被严重隔离和碎片化;也正因为此,各个组织间有很强的数据合作意愿,可是基于数据隐私和安全的考量,要在合规的情况下实现数据合作面临着诸多挑战。 基于上述原因形成的数据孤岛正严重阻碍着各方协同数据共同构建人工智能模型,也因此迫切需要一种新的机制来解决上述问题。联邦学习应运而生,通过这一新兴技术,可以在确保用户隐私和数据安全的前提下,各

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    IBM WebSphere MQ 系列(一)基础知识

    一、中间件    中间件处于应用软件和系统软件之间,是一种以自己的复杂换取企业应用简单化的可复用的基础软件。    在中间件产生以前,应用软件直接使用操作系统、网络协议和数据库等开发,开发者不得不面临许多很棘手的问题,如操作系统的多样性,繁杂的网络程序设计和管理,复杂多变的网络环境,数据分散处理带来的不一致性,性能和效率、安全问题等等。这些问题与用户的业务没有直接关系,但又必须解决,耗费了大量有限的时间和精力。于是,有人提出将应用软件所要面临的共性问题进行提炼、抽象,在操作系统之上再形成一个可复用的部分,供

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