学了这么久的C语言，没想到对C语言中常见的printf函数还不是很了解。...这个题考的关键就是printf的运算顺序。 printf的参数，函数printf从左往右读取，然后将先读取放到栈底，最后读取的放在栈顶，处理时候是从栈顶开始的，所有从右边开始处理的。...这个是比较绕的一个问题，主要考验的是i++ 和++i ： 我们逐个分析： int arr[]={6,7,8,9,10}; int *ptr=arr; //这里ptr是数组的首地址。...首先是 ptr++， 这个时候重点看到是后++，也就是说返回的ptr还是原来的ptr的值，也就是arr的首地址。...也就是说，这个时候ptr指向的数组第二个位置，也就是7 printf(＂%d,%d＂,*ptr,*(++ptr)); //这一句有一个函数参数入栈的顺序，一般VC的编译器是从右往左入栈，那么这个运算也自然是从右往左
延迟求值是 .NET的一个很重要的特性，在LISP语言，这个特性是依靠宏来完成的，在C，C++，可以通过函数指针来完成，而在.NET，它是靠委托来完成的。...函数型参数 fun 是否求值，取决于第一个参数 flag，如果它的值为false，那么函数 fun 是永远都不会被求值的，所以，这里函数 fun的求值被推迟到了方法TestDelayFunton1 的内部...我们注意这一段代码： if(flag) fun(); 其实它等价于一个逻辑表达式： bool result= flag && fun(); 在这个表达式中，fun() 函数是否求值，取决于变量...flag，这个功能叫做“短路”判断，“条件短路”功能正好实现了我们的“延迟求值”的功能，因此，我们可以得到如下推论： 任何时候一个函数fun如果需要延迟求值，那么都可以表示成 一个条件表达式： (Test...当然，要让这种调用变得可用，我们还需要解决一个问题，就是函数 fun()的类型并不是 bool类型，这个问题处理很简单，将函数再包装下即可： bool WarpFunction() { fun();
参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：集合中具有范围和后缀的变量列表。...参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：具有范围和后缀的可训练集合中的变量列表。...num_output:整数或长，层中输出单元的数量。activation_fn:激活函数。默认值是一个ReLU函数。显式地将其设置为None以跳过它并保持线性激活。...normalizer_fn:用来代替“偏差”的归一化函数。...对于no正常化器函数，默认设置为Nonenormalizer_params:规范化函数参数。weights_initializer:权值的初始化器。
1、经典损失函数：分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。...交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中试用版比较广的一种损失函数。交叉熵是一个信息论中的概念，它原本是用来估计平均编码长度的。...这一行代码包含了4个不同的tensorflow运算。通过tf.clip_by_value函数可以将一个张量中的是数值限制在一个范围之内，这样就可以避免一些运算错误(比如log0是无效的)。...在只有一个正确答案的分类问题中，tensorflow提供了tf.nn_space_softmax_cross_entropy_with_lofits函数进一步加速计算过程。...2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。
FL 的广泛使用的领域如下： 卫生保健 物联网 (IoT) 移动设备 由于数据隐私对于许多应用程序（例如医疗数据）来说是一个大问题，因此 FL 主要用于保护客户的隐私而不与任何其他客户或方共享他们的数据...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。...通信开销:客户端与服务器之间模型更新的传输，需要考虑通信协议和模型更新的频率。 收敛性:FL中的一个关键因素是模型收敛到一个关于数据的分布式性质的良好解决方案。...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...client_weights) # Update the model with the averaged weights model.set_weights(server_weights) 以上就是联邦学习中最基本的
机器之心分析师网络 作者：仵冀颖 编辑：H4O 本文是我们联邦学习系列研究文章中的一篇，重点聚焦的是联邦学习中的通信开销问题（Communication Cost）。 0....反复执行训练过程直到模型收敛，生成最终的全局模型。 目前，联邦学习的应用面临四个主要问题：通信开销问题、隐私保护问题、客户端无状态问题和客户端中数据非独立同分布问题。...提出了一种高效通信的分布式定点优化方法（Fixed-point optimization）[5]，从解决优化问题或寻找凸凹函数的鞍点的角度出发限制客户端本地计算，从而解决联邦学习通信开销瓶颈问题。...作者将上述标准联邦学习环境中的集成方法推广到任务不可知的联邦学习中。在不可知损失函数中，优化问题涉及两组参数：集成权重 α 和混合权重 λ。不可知损失函数如下： ?...其中，L_k(α) 为标准联邦学习中域 k 的经验损失。针对 L(α,λ)的优化问题为一个两人博弈问题，找到最小化目标函数和对手的 α，同时使用λ最大化目标函数。
联邦学习中的恶意节点判别 联邦学习中的恶意节点上传虚假参数或低质量模型可能会对整个联邦学习系统造成影响，因此需要采取一些措施来解决这个问题。以下是一些可能的解决方案： 1....基于信任度的节点选择：在联邦学习中，可以通过一些机制来评估节点的信任度，例如节点的历史参与情况、节点所在机构的信誉等等。...因此，在实际应用中，需要根据具体情况调整阈值 T 的大小，并结合其他恶意节点检测方法来提高检测精度。 联邦学习中，中间参数的隐私泄露问题 1....因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的隐私保护技术，并结合其他技术来提高隐私保护的效果。 联邦学习中，数据提供者利益分配问题 1....另外，在利益分配问题上，也需要考虑到隐私和安全问题，避免因为利益分配问题而暴露数据隐私。
联邦学习中数据集不均问题怎么解决0--9数字数据集中，只有0-2但是其数据质量很高，怎么解决1....通过多项式扩展等方式，例如，如果有一个特征变量z，创建新的特征如$z^2$、$z^3$等，这些新特征可能会挖掘出数据中潜在的关系，提高模型的表现力。2....以线性回归为例，在数据范围为0 - 2的情况下，如果数据之间存在线性关系，线性回归模型可能能够很好地捕捉这种关系。 - 对于分类问题，可以考虑使用朴素贝叶斯分类器。...**联邦学习策略优化** - **增加参与方数量**： - 在联邦学习的框架下，尽量增加参与数据共享和模型训练的参与方。...- **改进聚合方法**： - 研究和采用更先进的联邦学习聚合算法。例如，联邦平均（FedAvg）算法是一种常用的聚合方法，但可以对其进行改进。
select中，所有case中的语句会被求值。这也是为什么明明走到了default，但getCh(0), getCh(1)， getNum(0), getNum(1), 都会被执行。...下一小节中我们会着重阐述这个问题。...3. select语句中的求值 手册中的说明是这样的： For all the cases in the statement, the channel operands of receive operations...对于select语句中的所有case，图中1，2的ch部分和3的expression部分都会被进行一次求值。求值顺序为代码顺序。 其重点在于，无论相应的case是被选中，求值都会被执行！...原因是这样的的右值被整体求值。但求值，自然也无法进行select后面的执行步骤，因此死锁。
联邦把将大AS划分成若干个小AS，小AS之间是EBGP关系。在一定程度上解决了BGP水平分割路由不能互相传递的问题。 在配置联邦的时候需要特别注意几点： 1、联邦中的所有路由器都必须用起小AS号。...（Route bgp 小AS） 2、联邦中的所有路由器都必须声明大AS号 3、连接小AS的边界路由器要互相指peers 两个小AS之间也要解决多跳问题,大AS的边界路由器必须向内做next-hop-self...12.1.1.1 0.0.0.0 R1(config-router)#network 1.1.1.1 0.0.0.0 R1(config-router)#network 13.1.1.1 0.0.0.0//联邦中的所有路由器都必须用起小...R1(config)#router bgp 64512R1(config-router)#bgp router-id 1.1.1.1//联邦中的所有路由器都必须声明大AS号 R1(config-router...config-router)# R5(config-router)#network 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 R5(config-router)# ============ 在实验中可能会遇到的一些问题及应该出现的现象
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...Federated Learning (FL) API：该层提供了一组高级接口，允许开发人员将包含的联邦训练和评估实现应用到他们现有的TensorFlow模型中。 2....Federated Core (FC) API：该系统的核心是一组较低级别的接口，用于通过在强类型函数式编程环境中将TensorFlow与分布式通信运算符相结合来简洁地表达联邦算法。...数据介绍 联邦学习中存在多个客户端，每个客户端都有自己的数据集，这个数据集他们是不愿意共享的。...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。
今天我们会来聊聊现代神经网络中 必不可少的一个组成部分, 激励函数, activation function.非线性方程我们为什么要使用激励函数? 用简单的语句来概括....就是因为, 现实并没有我们想象的那么美好, 它是残酷多变的. 哈哈, 开个玩笑, 不过激励函数也就是为了解决我们日常生活中 不能用线性方程所概括的问题. 好了,我知道你的问题来了....所以这就变成了一个非线性问题.再说..女生也不可能是无穷漂亮的. 图片然后我们就可以来讨论如何在神经网络中达成我们描述非线性的任务了. 我们可以把整个网络简化成这样一个式子....因为时间的关系, 我们可能会在以后来具体谈谈这个问题.最后我们说说, 在具体的例子中, 我们默认首选的激励函数是哪些. 在少量层结构中, 我们可以尝试很多种不同的激励函数....在卷积神经网络 Convolutional neural networks 的卷积层中, 推荐的激励函数是 relu.
联邦学习中的模型聚合 在联邦学习的情景下引入了多任务学习，其采用的手段是使每个client/task节点的训练数据分布不同，从而使各任务节点学习到不同的模型，且每个任务节点以及全局(global)的模型都由多个分量模型集成...例如, `global_learners_ensemble`中每个分量模型'learner'的state字典（以`.pt`文件格式），以及`self.clients` 中每个client的 `learners_weights...# 相当于伪代码第11行调用的LocalSolver函数 client.step() # 遍历global模型(self.global_learners_ensemble...self.log_freq == 0: self.write_logs() def update_clients(self): """ 此函数负责将所有全局分量模型拷贝到各个...for client in self.clients] # 遍历global模型中的各参数, key对应模型中参数的名称 for key, param
那么，什么是联邦学习呢？ 联邦学习是在中心服务器或服务提供商的协调下，多个实体协作解决机器学习问题的一种机器学习设置。...虽然任意函数的多方安全计算在大多数情况下仍然是计算上的障碍，但是已经开发了联邦环境中向量求和的专门聚合算法，即使对观察服务器并控制大部分客户端的对手也可以保护隐私，同时保持对客户端退出计算的鲁棒性: 通信效率...在跨设备联邦学习系统的背景下提供形式(ε，δ)保证可能特别具有挑战性，因为所有合格用户的集合是动态的，并且事先不知道，参与的用户可能在训练阶段中的任何点退出，构建一个适用于生产型联邦学习系统的端到端协议仍然是一个需要解决的重要问题...小结 联邦学习正在应用到更多类型的数据和问题领域，甚至已经被认为是隐私计算的重要方式，即面向AI的隐私保护手段，个人精力所限，本文没有涉及联邦学习中个性化、健壮性、公平性和系统实现的挑战。...关于联邦学习的实践，TensorFlow Federated 或许是一个不错的起点。
，循环语句不同于上面几种，循环问题是最复杂的，光语句语法就有for和while等好几种，如何取代这些傻吊语句成了一个问题。...数组问题 Array对象（数组或者叫列表）是JavaScript里最重要的一个类，也是原型链上方法最多的一个。事实上JS里一切对象都是（散）列表。...在函数式数组的遍历中只要使用return结束当前回调的执行就行啦。...追根揭底，forEach无法顺序执行异步任务的原因是，回调函数每次执行完全独立，没有关联。贯穿Array原型链上几十种遍历方法中，似乎只有reduce和sort等寥寥几个方法可以实现前后关联。...注意，在async函数中即使return了一个promise.resolve(123)，函数返回值将是另一个promise，只是解析值都是123。
第三次调用的时候，很容易误以为会L1输出[10]，L3输出[20]，但是其实都是[10, 20]。这里其实是因为，函数test的x列表参数在没有被指定的时候，这个x列表的值随后就会被利用。...其实带有默认参数的会在函数在被定义的时候就被计算，而不是在调用的时候被计算的。L1与L3是在同一个默认列表上操作的，但是L2指定了参数，因此是在另外列表上进行操作的。...用以下的方法更加稳妥： def test(var, x = None): if x is None: x = [] x.append(var) return x
我们知道变量是会被子进程继承的，可以直接使用。...有些情况下可能需要继承函数，以方便透明使用，方法非常简单，使用“export -f”，注意参数“-f”，它表示函数的意思，不带参数的export只针对变量。
,不会读取\n，nextline();读入一行文本，会读入”\n”字符，但”\n”并不会成为返回的字符 那么问题就在于for循环中的三个输入等待中，前两个是字符串(学校名称、校长姓名)最后一个是整型(建校时间...“跳过”的问题。...方案3：(可接收含空格的字符串，后文有说) 必要的知识： next();这个函数会扫描从有效字符起到空格，Tab，回车等结束字符之间的内容并作为String返回。...nextLine();这个函数在你输入完一些东西之后按下回车则视为输入结束，输入的内容将被作为String返回。...str = in.nextLine(); //String str = in.next();可自行将上一行代码更换为此行代码尝试 System.out.println(str); } } 所以把代码中的
参考链接： Python中的numpy.empty_like 今天继续啃Tensorflow实战Google深度学习框架这本书，在250P的Seq2Seq模型代码理解时候有点困难，其中padded_batch...(batch_size,padded_shapes)这个函数为最，本次仅为记录刨根问底的过程，也是整理一下类似函数的理解过程。 ...中的相应形状. ...，之前关于padded_bach函数中第二个参数padded_shapes参数的说明 “任何未知的维度 (例如 tf.Dimension(None) 在一个 TensorShape 或-1 在一个类似张量的对象中...) 将被填充到每个批次中该维度的最大维度.”
return y < n if x > 0 or y小于(15): print('条件满足') 输出： 条件满足 运行结果中没有输出函数中的print语句，可见函数没有被执行。...条件满足 说明函数被执行了。 短路求值的作用显而易见，就是避免执行不必要的代码，提高程序的效率。 我们在写代码的时候，也可以利用这一点简化代码。...此外，对于非bool值的逻辑运算，短路求值就不仅只是效率上的优化，更是直接决定了运算的结果。...当两个非bool值进行 and 运算时，如果前值转成bool值为False，就会触发 and 短路求值，运算的结果就是前值； 而如果前值转成bool值为True，不会触发短路求值，结果则是后值。...print(2 or 1) print(0 or 3) 输出： 2 3 短路求值对于多个连续的and或者多个连续的or也一样有效。
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