Vite 中也可以实现吗？ 我们一起来探究下。 什么是模块联邦？...Module Federation 中文直译为“模块联邦”，而在 webpack 官方文档中，其实并未给出其真正含义，但给出了使用该功能的 motivation， 即动机，翻译成中文 多个独立的构建可以形成一个应用程序...模块联邦并未提供沙箱能力，可能会导致 JS 变量污染 在 vite 中， React 项目还无法将 webpack 打包的模块公用模块 小结 鉴于 MF 的能力，我们可以完全实现一个去中心化的应用：每个应用是单独部署在各自的服务器...，每个应用都可以引用其他应用，也能被其他应用所引用，即每个应用可以充当 Host 的角色，亦可以作为 Remote 出现，无中心应用的概念。...本文介绍了什么是模块联邦，在模块联邦之前，前端模块共享存在着各种痛点，并且通过在线例子演示了模块联邦的配置，也介绍了vite-plugin-federation 插件的使用及原理，它让我们可以在 Vite
window.event 是一个由微软 IE 引入的属性，只有当 DOM 事件处理程序被调用的时候会被用到。它的值是当前正在处理的事件对象。
主题建模可以帮助决策者处理大量文本数据，对文档中的名词出现频率进行概率建模。用来估计两个文档和关键词之间的相似性。你是否好奇奥巴马过去几年国会演讲报告，随着时间的推移，他传达的信息有什么变化？...Maximal term length: 16 Weighting : term frequency (tf) >dim(doc) #查看维度，这6篇演讲稿包含4373个词，词量太大，可以把稀疏度大于...treat undo unleash zero 2 2 2 2 2 2 可以看出...还应该注意到，从jobs这个词的频率可以看出国会非常注重就业问题！...= 3, method = "Gibbs") > topics(lda4) 2010 2011 2012 2013 2014 2015 3 2 1 1 1 1 可以看到
今日拔刺： 1、VR内容什么时候可以爆发呢？ 2、国产电动车企业与特斯拉的差距到底在哪儿？ 3、谁是中国最强的科技公司？ 本文 | 3071字 阅读时间 | 8分钟 VR内容什么时候可以爆发呢？...在动力方面，配备了2000瓦时的电池组电动机，峰值扭矩为一千牛·米，最大续航里程可以达到992公里。...其实这是可以倒推的一件事情：如果国产电动车真的那么好，那为什么国家需要那么多扶持政策，并且将逐步限制传统燃油车的销售呢？...科技公司，大致可以理解为“科技型企业”，即产品的技术含量较高，具有核心竞争力，能不断推陈出新的企业。不管是以代工为主要业务的富士康，以硬件制造见长的华为，还是互联网巨头阿里和腾讯都可以说是科技公司。...事实上，我们还可以从更多不同角度去看我国的科技公司。 因此，我们可以确定最能创收的公司是哪家，也能找到最能赚钱的公司，还可以找到国际化最成功的企业。
的代码实现 KBS 2021 | 联邦学习综述 WorldS4 2020 | 联邦学习的个性化技术综述 谷歌作为联邦学习的提出者，在其深度学习框架TensorFlow的基础上开发出了一套联邦学习的框架...这一层也是我们构建联邦学习的基础。 之前我一直用的是PyTorch，之前的一篇文章联邦学习基本算法FedAvg的代码实现也是基于numpy来实现的，很少接触TensorFlow。...不过没办法，自己造轮子的效果不是很好，PyTorch也没有对联邦学习进行封装，那就只有学习TensorFlow以及Tensorflow Federated了。 I....客户端如果没有足够的私人数据来开发准确的本地模型，就可以从联邦学习的模型中获益。然而，对于有足够私人数据来训练准确的本地模型的客户来说，参与联邦学习是否有好处是有争议的。...numpy是利用numpy手写联邦学习得到的预测表现（50轮通信），TFF是利用Tensorflow Federated进行联邦学习（20轮通信）后得到的预测表现。
什么情况可以用双指针，该咋用？ 双指针是我们做题中经常用到的思想，所以这个思想在刷题初期是一定要会的。...你可以假设数组中无重复元素。...我们根据题意可以想到，这样共有四种可能 ?...元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...我们可以通过以下代码解决该题。
你知不知道Python的import倒入模块的功能可以用来做单例模式？...通过 vpn分配地址可以 ping 通服务器，但是通过该地址访问 服务器上服务时，可以看到有请求进入，无响应内容 不太清楚，但我感觉是客户端有问题 6 南哥，我在抓app包的时候，发现被tex标签包裹的数据是这样的...46行，前面加个await，改成await asyncio.ensure_future 这样可以了，为什么需要在这里加await？...这个地方，其实你去掉ensure_future，直接await那个函数就可以了。 这个ensure_future，在def函数里面什么时候可以用，什么时候可以不用？...对ensure_future的用法一直都不太清楚 我做的直播讲过它，在星球的历史记录里面可以找到。
具体的，我们关注联邦学习是否可以用来训练大语言模型？...此外，在各个客户端数据特征对齐的前提下，联邦学习的全局模型能够获得与数据集中式存储相同的建模效果。 以下是四个非常重要的联邦学习算法： 1....与 Chinchilla 数据优化模型一致所需的数据集大小 [9] 由表 1 中 Chinchilla 给出的数据可以看出，应用联邦学习结构来训练 LLM 势必要将海量的数据量分布在不同的客户端设备中，...聊天应用程序只是一个例子，可以被其他利用 LLM 模型的应用程序所取代。 图 3. FedLLM 应用实例 FedLLM 从一定程度上能够实现利用联邦学习训练 LLM。...与传统的深度学习框架，例如 TensorFlow、Pytorch、Keras 等相比，DeepSpeed 通过将模型参数拆散分布到各个 GPU 上，以实现大模型的计算，使得可以用更少的 GPU 训练更大的模型
花呗给人一种“有钱”的感觉，我不禁思考：像我这种发工资前靠花呗活着，一发工资就还花呗的平静什么时候会打破，我要是还不起花呗了怎么办？ ?...我决定用Python建立模型，看看以我目前的收入情况，什么时候会面临吃土的状况。 利用蒙特卡洛原理，我决定建立收入支出模型进行测算。...以这个逻辑，我可以建立收入-支出模型并用Python代码实现。...即使不懂python语言，会一些英语也可以看出我根据上述信息，构建了名为“final_income”的函数。文末有完整代码和教程。...数学好的可以仔细算算。现在余额宝年化2.5%，而花呗分期10%！！！！ 如果每期欠款都做分期偿还，则算法模型如下： ?
什么时候采用服务网格真的有价值? 我最近会见了Zach Butcher，他是Tetrate的创始工程师，也是谷歌最早的Istio构建者之一，以了解什么样的组织规模最适合服务网格。...服务网格是否能为其它人所用 服务网可以成为巨大努力的力量倍增器，Butcher说。从经济角度来看，更适合大型团队;然而对于一个更小的群体，它可以简化诸如边缘计算、授权、认证和传输加密等操作。...这可以归结为组织想要达到的目标，而这些目标中的许多都与规模无关，Butcher说。 例如，服务网格可以执行加密和安全策略，这是大多数组织的必要需求。...操作员可以从网格控制平面对每个服务应用不同的身份验证策略。因此，将服务网格重新用于外部通信可以使较小的企业公开API-as-a-Product。...现成的envoy插件可以帮助组织更容易地利用服务网格，从而降低使用成本。 什么时候使用服务网格是有价值的？ 服务网格为本质上完全不同的体系结构带来了统一的配置。
“客户端”是 FL 中使用的计算机和设备，它们可以彼此完全分离并且拥有各自不同的数据，这些数据可以应用同不隐私策略，并由不同的组织拥有，并且彼此不能相互访问。...使用 FL，模型可以在没有数据的情况下从更广泛的数据源中学习。...联邦平均:这在减少通信开销方面很有用，并有助于提高考虑模型更新和使用的本地数据差异的全局模型的收敛性。 混合方法:结合上面多种模型聚合技术。...实现FL的简单步骤 定义模型体系结构 将数据划分为客户端数据集 在客户端数据集上训练模型 更新全局模型 重复上面的学习过程 Tensorflow代码示例 首先我们先建立一个简单的服务端： import...tensorflow as tf # Set up a server and some client devices server = tf.keras.server.Server() devices
具体地说，作者提出了一种联邦学习框架下的用于隐式反馈数据集的 CF 方法。同时，这种方法是可推广的，可以扩展到各种推荐系统应用场景中。FCF 的完整框架如图 1。...可以针对每个用户 u 独立地更新，而不需要参考任何其他用户的数据。 2.2 联邦 item 因子更新 优化公式（5）中的代价函数，可以得到 y_i 的最优估计： ? （8） ?...此外，FL-MV-DSSM 提供了一种新的联邦多视图设置，例如可以使用来自不同手机 APP 的数据共同学习一个联邦模型。 ? 图 5....所有视图都可以访问共享数据集 I。对于联邦学习推荐系统任务，假设老用户有一些可以生成行为数据 y，而新用户没有任何行为数据。...从作者原文给出的实验结果可以看出，FCF 具有与 CF 相当的推荐性能，也就是说联邦学习的架构并未对推荐模型本身造成太多的影响。
美国联邦航空管理局（Federal Aviation Administration）周一公布了有关无人驾驶飞机（俗称无人机）的最终规定，此举有望为空运消费者包裹打开大门。...这些规则规定了最低安全标准，以便无人机在特定条件下可以在人口密集地区和夜间飞行。 根据美国联邦航空局的一份声明，这项规定出台之际，无人机是整个运输业增长最快的领域。...包括美国联邦航空管理局在内的国家安全和空中管制机构，也可以确保将这些行动与美国联邦航空管理局的非法行动区分开来。”
日志采集系统flume和kafka有什么区别及联系，它们分别在什么时候使用，什么时候又可以结合？ 观点一： 简言之：这两个差别很大，使用场景区别也很大。...可以理解为一个cache系统。你甚至可以把它理解为一个广义意义的数据库，里面可以存放一定时间的数据。kafka设计使用了硬盘append方式，获得了非常好的效果。 我觉得这是kafka最大的亮点。...你可以直接利用Flume与HDFS及HBase的结合的所有好处。你可以使用Cloudera Manager对消费者的监控，并且你甚至可以添加拦截器进行一些流处理。...Flume和Kafka可以结合起来使用。通常会使用Flume + Kafka的方式。其实如果为了利用Flume已有的写HDFS功能，也可以使用Kafka + Flume的方式。...Flume 和 Kafka 可以一起工作的。
一、数组方法 创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维数组，其参数是类似于数组的对象，如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数...（PS：总之就是，向量很特殊，在运算中可以自由转置而不会出错，运算的返回值如果维度为1，也一律用行向量[]表示） 读取数组元素：如a[0],a[0,0] 数组变形：如b=a.reshape(2,3,4...数组字节数：a.nbytes==a.size*a.itemsize 6.数组元素覆盖：a.flat=1，则a中数组元素都被1覆盖 7.数组转置：a.T 不能求逆、求协方差、迹等，不适用于复杂科学计算，可以将
今天，TensorFlow推出了一个新的功能，叫做TensorFlow Datasets，可以以tf.data和NumPy的格式将公共数据集装载到TensorFlow里。...目前已经有29个数据集可以通过TensorFlow Datasets装载： 音频类 nsynth 图像类 cats_vs_dogs celeb_a celeb_a_hq cifar10 cifar100...具体怎么装 必须是TensorFlow1.12以上版本才可以安装，某些数据集需要额外的库。...内置配置与数据集文档一起列出，可以通过字符串进行寻址。...传送门 最后，下面是TensorFlow官方提供的各类文档资料教程链接： TensorFlow博客原文 https://medium.com/tensorflow/introducing-tensorflow-datasets-c7f01f7e19f3
一、数组方法 创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维数组，其参数是类似于数组的对象，如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数，如a.tolist...（PS：总之就是，向量很特殊，在运算中可以自由转置而不会出错，运算的返回值如果维度为1，也一律用行向量[]表示） 读取数组元素：如a[0],a[0,0] 数组变形：如b=a.reshape(2,3,4...数组字节数：a.nbytes==a.size*a.itemsize 6.数组元素覆盖：a.flat=1，则a中数组元素都被1覆盖 7.数组转置：a.T 不能求逆、求协方差、迹等，不适用于复杂科学计算，可以将
Row Log在逻辑上由多个Block组成，每个Block可以存储多个DML操作、一个DML操作也会落在多个Block中。...Row Log回放 MySQL将DML日志写到Row Log只是为了在执行DDL期间，可以并行执行DML，最后，这些DML日志还是要更新(回放)到索引树上的，所以，同样以索引index_age_birth...关于数据字典的结构，我在《我们可以干预MySQL选择正确的执行计划吗？》中有讲解过。...禁止读写数据字典及旧user表 将Row Log中最后一个block，即内存中Block对应的DML日志插入索引树，过程参见DDL执行阶段中的步骤(7) 更新内存中的数据字典，关于数据字典的结构，我在《我们可以干预...因为虽然这两个阶段都加了排它锁，但是，加锁后的操作都是小数据规模的操作，所以，加锁时间很短，对DML的影响不大，所以，可以忽略不计。 那么，我们看看上面两个问题怎么解决呢？
Google Brain首席工程师陈智峰发表了《寻找答案从定义问题开始——TensorFlow可以用来做什么》演讲。 陈智峰介绍了谷歌的TensorFlow平台。...TensorFlow是一个相当完整的深度学习软件开放平台，比如说，它支持CPU、GPU混合搭建的数据中心的训练平台，它也支持将数据中心训练出来的好的模型，相对便捷的部署到不同的移动端应用上，既可以支持类似...比如说，开发者可以在主要的开发环境中使用TensorFlow。...在垃圾邮件过滤也使用了TensorFlow训练的模型，同时在安卓的应用程序推荐上，也上线了TensorFlow的模型等等。...陈智峰介绍：TensorFlow自2015年开源以来，最近我们开始加大力度对中国市场的支持，比如说我们正在建立一个TensorFlow的中文网站，TensorFlow的开发者也实现了快速的增长，同时，超过
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