文章目录 一、单边序列和双边序列 二、有限序列和无限序列 三、稳定序列和不稳定序列 一、单边序列和双边序列 ---- 单边序列 : 序列 x(n) , 如果存在 整数 N_1 或者 N_2...有效值都在右边 ; 后者是 左边序列 , 从 N_2 整数开始 右边为 0 , 有效值都在左边 ; 与 " 单边序列 " 相对的是 " 双边序列 " ; 二、有限序列和无限序列 ---- 序列...x(n) , 如果存在 整数 N_0 和 正整数 N , 使得 x(n) = 0 \ \ \ ( n N_0 + N - 1 ) 称 序列 x(n) 为 有限序列...; 与 优先序列 相对应的是 " 无限序列 " ; 起点 N_0 = 0 的 有限序列 是一个典型序列 ; 如 : x(n) = \{ 1, 3 , 5, 20 \} 上述序列没有写下标 , 则默认从...0 开始 , 上面的序列就是有限序列 ; 三、稳定序列和不稳定序列 ---- 序列 x(n) , 如果是 绝对可求和的 , \sum^\infty_{n=-\infty}|x(n)| < \infty
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟本文讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。 在这篇文章中，我们将讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。...首先，我们从一个简单的单机示例开始，然后将其发展为分布式随机梯度下降（D-SGD），最后是联邦学习（FL）。...集中学习（单机） 一个最简单的例子，我们想学习人的身高和体重之间的线性关系，并且我们拥有100人的体重和身高数据，想训练一种线性模型，该模型使用身高预测人们的体重，线性回归W = [a，b]如下： 我们怎么找到...设置A = 0和B = 2，并为每个数据点计算我们的模型，如下所示： 上面的方程肯定是不成立的，因为2 * 1.70 + 0不等于72。我们的目标是找到一个a和b使这个等式成立。...我们在本文中描述的D-SGD算法(中心化D-SGD)和FL算法(FEDAVG)只是D-SGD和FL的众多算法之一。 为什么联邦学习是有用的? 我们需要FL的主要原因是因为隐私。
选择 SPIRE 部署拓扑 SPIRE 有三种部署拓扑： 单信任域 嵌套 SPIRE SPIRE 联邦 管理域边界、工作负载数量、高可用需求、供应商数量以及认证需求都是部署方案的决策输入项。...SPIRE 联邦 有时会需要多个信任根共存：有的组织会有不同的分隔和不同的管理，或者多个环境之间偶尔进行通信。 还有一种用例就是在组织之间（例如云供应商和客户之间）进行 SPIFFE 的互操作。...SPIFFE 兼容系统 SPIFFE 身份能够和其它提供了 SPIFFE 联邦接口的系统对接，在联邦中进行安全的认证和通信。...和 SPIRE 联邦类似，可以在 SPIFFE 兼容的系统之间（例如 Istio 和 SPIRE，或者两个 Istio 之间）建立联邦。...联邦 SPIFFE 就可以用来够完成网格之间或者网格内外的互信关系。
目录算力 共享和联邦学习的关系算力共享联邦学习算力共享与联邦学习的关系算力 共享和联邦学习的关系算力共享和联邦学习之间存在着紧密的关系，它们都是现代数据处理和机器学习领域中的重要概念，尤其在处理大规模数据和保护数据隐私方面发挥着关键作用...算力共享与联邦学习的关系算力支持：联邦学习需要足够的算力来支持多个参与方同时进行模型训练和数据处理。算力共享技术，如云计算平台和集群技术，可以为联邦学习提供强大的算力支持，确保训练过程的顺利进行。...数据安全与隐私保护：算力共享和联邦学习都强调数据安全与隐私保护。...在算力共享中，通过合理分配和调度计算资源，可以提高系统的整体性能和效率；在联邦学习中，通过多个参与方的协同训练，可以充分利用各自的数据优势，提高模型的泛化能力和准确性。...综上所述，算力共享和联邦学习在数据处理和机器学习领域中相互支持、相互促进。算力共享为联邦学习提供了强大的算力支持联邦学习则通过保护数据隐私和协同训练的方式，进一步推动了数据处理和机器学习技术的发展。
在这篇文章中，我们将讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。首先，我们从一个简单的单机示例开始，然后将其发展为分布式随机梯度下降（D-SGD），最后是联邦学习（FL）。...集中学习（单机） 一个最简单的例子，我们想学习人的身高和体重之间的线性关系，并且我们拥有100人的体重和身高数据，想训练一种线性模型，该模型使用身高预测人们的体重，线性回归W = [a，b]如下： 我们怎么找到...设置A = 0和B = 2，并为每个数据点计算我们的模型，如下所示： 上面的方程肯定是不成立的，因为2 * 1.70 + 0不等于72。我们的目标是找到一个a和b使这个等式成立。...我们在本文中描述的D-SGD算法(中心化D-SGD)和FL算法(FEDAVG)只是D-SGD和FL的众多算法之一。 为什么联邦学习是有用的? 我们需要FL的主要原因是因为隐私。...总结 联邦学习是一个建立在分布式学习框架上的新兴主题，它试图解决现实应用程序中训练ML模型的隐私问题。
根据计算数据集的不同类型可分为横向、纵向联邦学习与联邦迁移学习。 3.可信执行环境，是指运行在可信硬件之上的安全隔离环境，执行经过授权的安全软件，保障关键代码和数据的机密性、完整性不受恶意软件破坏。...前两者基于纯软件和密码算法实现计算，多方安全计算受制于使用密码算法设计和运算的复杂性，当前性能相对较低，开发难度大，但学术领域的研究热度高，未来发展速度会比较快。...可信计算依托于第三方硬件厂商构建的安全可信隔离环境，具备良好的性能和算法适应性，但需要与前两种技术相结合才能实现真正意义上不依赖可信第三方的隐私计算。...隐私计算三大技术流派中，多方安全计算重安全，联邦学习重效率，可信执行环境重通用，随着隐私计算技术的发展和应用，以及领域内研究机构、厂商的不断探索，隐私计算各类技术流派逐渐走向融合，并且将区块链等一些新技术的应用也加入到隐私计算领域...每个计算参与方都需要在自身数据中心安全区域内部署隐私计算系统，建立多方分布式的隐私计算机制，各个参与方把数据描述信息和计算日志，发布到区块链，进行溯源取证。
关键词：时间序列预测，基座模型，联邦学习，少样本，零样本 论文概述 近期，构造时序预测基座模型这一方向迸发出了许多相关进展。...这项工作的主要贡献可以总结如下： 首次尝试通过利用LMs的序列推理潜力来构建用于时间序列预测的联邦FM，避免了私有数据的泄露。...提出了Time-FFM基座模型，首先将时间序列数据与自然语言的模态对齐，并自适应地确定prompt来指导LM进行时间序列推理；设计了个性化联邦学习的策略，以在共享通用时间知识和保证定制化预测结果之间取得平衡...和中心化的预测方法（TY2和TY3）相比，Time-FFM也能够取得一定程度的性能提升，表明了Time-FFM这一联邦基座模型的有效性。...欢迎各位作者投稿近期有关时空数据和时间序列录用的顶级会议和期刊的优秀文章解读，我们将竭诚为您宣传,共同学习进步。如有意愿,请通过后台私信与我们联系。 如果觉得有帮助还请分享，在看，点赞
容器序列：list、tuple、collections.deque 扁平序列：str、bytes、bytearray、memoryview、array.array 容器序列和扁平序列的区别？...容器序列可以存放不同类型的数据。即可以存放任意类型对象的引用。 扁平序列只能容纳一种类型。也就是说其存放的是值而不是引用。换句话说扁平序列其实是一段连续的内存空间，由此可见扁平序列其实更加紧凑。
最大子序和 https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/description/ package com.test; import java.util.ArrayList...System.out.println(max); } public static int maxSubArray(int[] nums) { // 存放最大序列和...for (int i = 0; i < nums.length; i++) { int num = nums[i]; // 如果num出现负值，序列和就会下降...，先存一份序列和 if(num0){ max = sum>max?...先把第一个值存起来 if (num < 0 && i == 0) { max = num; } // 如果序列和小于
序列化：将对象写入到IO流中 反序列化：从IO流中恢复对象 在类中增加 writeObject 和 readObject 方法可以实现自定义序列化策略。...通过 ObjectOutputStream 和 ObjectInputStream 对对象进行序列化及反序列化。...意义：序列化机制允许将实现序列化的Java对象转换为字节序列，这些字节序列可以保存在磁盘上，或通过网络传输，以达到以后恢复成原来的对象。序列化机制使得对象可以脱离程序的运行而独立存在。...序列化对象的引用类型成员变量，也必须是可序列化的，否则，会报错。 反序列化时必须有序列化对象的class文件。...同一对象序列化多次，只有第一次序列化为二进制流，以后都只是保存序列化编号，不会重复序列化。
序列化和反序列化 序列化就是将Python对象（这里以python语言为例进行说明）及其所拥有的的层次结构转化为一个字节流的过程；而反序列化则是和序列化相反的操作，反序列化会将字节流转化为Python对象...为什么要有序列化和反序列化 对于没有实际开发经验的编程初学者而言，可能不太明白序列化和反序列化的场景。...Python中使用pickle模块进行序列化和反序列化 >>> import pickle >>> userinfo = {"name": "Mike", "age": 23} >>> obj = pickle.dumps...注意：pickle模块是不安全的，你只能对你信任的数据进行序列化，否则反序列化产生的数据可能是不安全的，从而导致安全事故。...判断要修改的数据是否存在 -> 校验请求的数据 -> 执行反序列化过程 ->保存数据库 ->将保存的对象序列化并返回 查：查询数据库 -> 将数据序列化并返回
1.什么是序列化和反序列化 内存中的字典、列表、集合以及各种对象，如何保存到一个文件中？ 如果是自己定义的类的实例，如何保存到一个文件中？...要设计一套协议，按照某种规则，把内存中数据保存到文件中，文件是一个字节序列，所以必须把数据转换成字节序列，输出到文件，这就是序列化；反之，从文件的字节序列恢复到内存，就是反序列化； 协议：类型，边界，数据原体...；可以将数据序列化后持久化，或者网络传输； 也可以将从文件中或者从网络接收到的字节序列反序列化； 2.pickle库 python中的序列化、反序列化模块； dumps 对象序列化为bytes对象； dump...、反序列化，如果是跨平台、跨语言、跨协议pickle就不合适了，就需要公共的协议，如json，msgpack 3.json库 轻量型的数据交换格式，完全独立于编程语言的文本格式来储存和表示数据 类型：...双引号包围起来的任意字符，数值，无序的键值对组合，有序值的集合 序列化与反序列化的过程分别叫做：encoding 和 decoding encoding： 把Python对象转换成JSON字符串 decoding
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟研究进展和联邦学习(FL)的最先进的发展，从领域的最初概念到第一个应用和商业使用。...联邦学习:方法和应用的全面概述为研究人员和实践者提出了联邦学习最重要的问题和方法的深入讨论。 联邦学习(FL)是一种机器学习方法，其中训练数据不是集中管理的。...这本书解释了最近的研究进展和联邦学习(FL)的最先进的发展，从领域的最初概念到第一个应用和商业使用。...为了获得这一广泛和深入的概述，领先的研究人员解决了联邦学习的不同视角:核心机器学习视角、隐私和安全、分布式系统和特定的应用领域。...另一部分重点关注如何以一种可针对特定用例定制的方式选择隐私和安全解决方案，而另一部分则考虑运行联邦学习过程的系统的实用主义。本书还介绍了联邦学习的其他重要用例，如分离学习和垂直联邦学习。
一、序列化： 就是将内存中的对象转换为字节序列，方便持久化到磁盘或者网络传输 SerializeToString(): serializes the message and returns it as...二、反序列化： 就是将字节序列转换为内存中的对象 ParseFromString(data): parses a message from the given string.
//printf(" s: %.5f\n",s); } printf("%.5f\n",s); } } } //子序列的和
|--- 1.子序列是连续的 |--- 2.中点和中点的后面元素在最大子序列中 */ //寻找左半中含左半一个元素的最大子序列和 int maxLeftSBorderSum...由于包含center点和center+1点 所以是贯穿左右的子序列,并且其和是[贯穿左右的子序列]中最大的 具体来分析一下问题的分解 Q1: 求 -2 11 -4 13 -5 -2 的最大子序列和...Q1可以分解为下面三个问题的最大值： |---Q1.1: -2 11 -4 的最大子序列和 |---Q1.2: 13 -5 -2 的最大子序列和 |---Q1.3: 序列和最大值贯穿左右时的最大值...： |---Q1.1.1: -2 11 的最大子序列和 |---Q1.1.2: -4 的最大子序列和 -4 |---Q1.1.3: 序列和最大值贯穿左右时的最大值:...-Q1.1.1.1: -2 的最大子序列和 -2 |---Q1.1.1.2: 11 的最大子序列和 11 |---Q1.1.1.3: 序列和最大值贯穿左右时的最大值:
输入两个正整数n＜m＜10 6 ，输出 ，保留5位小数。输入包含多组数据， 结束标记为n＝m＝0。提示：本题有陷阱。
XGBoost和时间序列 在很多领域和比赛中XGBoost已被用于预测此处的时间序列，它表现良好原因的在于为，需要它提供与时间相关的功能：比如滞后，频率，小波系数，周期等 由于XGBoost非常擅长识别数据模式...但是，XGBoost缺少一个对时间序列绝对重要的基本特性。让我们分析这个模型的数学基础，以理解XGBoost要成为时间序列预测的好模型，有哪些关键缺陷。...现在让我们看看这个模型的具体结果，以及它对时间序列预测的影响。 XGBoost无法进行外推!! 再说一次，XGBoost是一个非常强大和高效的分类和回归工具，但是它缺少一个非常关键的特性:它不能外推!...时间序列或至少值得关注的时间序列通常是不平稳的。这意味着它们的统计特征，平均值，方差和标准偏差会随时间变化。 而准确预测这类时间序列需要的模型不仅能捕捉到与时间有关的变化，而且还能进行推断。...结论 XGBoost和任何其他基于树的模型都不能从数学上执行任何顺序大于0的外推。也就是说，他们只能推断出一个常数值。当试图将这种模型应用于非平稳时间序列时，这是一个需要考虑的巨大限制。
使用 JSON 模块将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串非常简单，只需调用 json.dumps() 函数并传递要序列化的 Python 对象即可。
在protobuf中，我们可以使用.proto文件来定义消息类型，并使用编译器生成针对各种编程语言的序列化和反序列化代码。...序列化是将结构化数据转换为一系列字节的过程，反序列化则是将字节流解析为结构化数据的过程。 序列化的过程通常涉及以下步骤： 定义消息类型：使用.proto文件定义消息类型和字段。...序列化和反序列化主要用于解决在跨平台和跨语言的情况下, 模块之间的交互和调用，但其本质是为了解决数据传输问题。...XML是一种常用的序列化和反序列化协议，具有跨机器，跨语言等优点。...序列化和反序列化：protobuf提供了自动生成的序列化和反序列化代码，使得数据的序列化和反序列化过程简单而高效。它还支持压缩技术，可以减小数据大小，提高传输效率。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
