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联邦学习算法介绍-FedAvg详细案例-Python代码获取一、联邦学习系统框架二、联邦平均算法（FedAvg）三、联邦随梯度下降算法(FedSGD）四、差分隐私随联邦梯度下降算法(DP-FedSGD）五、差分隐私联邦平均算法(DP-FedAVG）六、FedAVG案例附代码1）案例背景2）参数设置3

  文章目录前言一、list的反向迭代器    vector的反向迭代器总结 前言反向迭代器的适配只用于双向迭代器，对于单链表实现的单向迭代器是不能通过适配构造一个反向迭代器的，为什么要说反向迭代器适配器呢？因为我们只需要实现一个

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paper：TowardsTotalRecallinIndustrialAnomalyDetectioncode：GitHub-amazon-science/patchcore-inspection 存在的问题 目前无监督缺陷检测常用的一种方法是直接利用在ImageNet上预训练

 生成对抗网络(GAN)是深度学习中一类比较大的家族，主要功能是实现图像、音乐或文本等生成(或者说是创作)，生成对抗网络的主要思想是：通过生成器(generator)与判别器(discriminator)不断对抗进行训练。最终使得判别器难以分辨生成器生成的数据(图片，音频等)和真实的数据。

前言一、Resnet论文精读引入残差残差块ResNet50模型基本构成BN层Resnet50总体结构二、Resnet50代码复现完整代码前言如果说在CNN领域一定要学习一个卷积神经网络，那一定非Resnet莫属了。接下来我将按照：Resnet论文解读、Pytorch实现ResNet50模型两部分，进

引言最近硅星人多次报道过AI图片生成技术，提到过DALL·E、Midjourney、DALL·Emini（现用名Craiyon）、Imagen、TikTokAI绿幕等知名产品。实际上，StableDiffusion有着强大的生成能力和广泛的使用可能性，模型可以直接在消费级显卡上运行，生成速度也相当之

💡统一使用YOLOv5代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。🌟本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制】、【数据

DeepTime，是一个结合使用元学习的深度时间指数模型。通过使用元学习公式来预测未来，以应对时间序列中的常见问题（协变量偏移和条件分布偏移——非平稳）。该模型是时间序列预测的元学习公式协同作用的一个很好的例子。DeepTime架构DeepTime组件DeepTime中有三种类型的层:岭回归多层感知

Pythondataclass(数据类)简介Python在版本3.7(PEP557)中引入了dataclass。dataclass允许你用更少的代码和更多的开箱即用功能来定义类。下面定义了一个具有两个实例属性name和age的常规Person类：复制classPerson:def__init__(s

作者|AlexOmeyer译者|翟珂审校丨NoePython的风格优雅干净，但语法干净并不等同于编写的代码也是干净的。开发人员仍然需要学习Python最佳实践和设计模式。什么是干净的代码？C++的发明者BjarneStroustrup说过一句话清楚地解释了干净代码的含义：“我喜欢我的代码是优雅和高效

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群有个叫【雨就是雨】的粉丝问了一个Python网络爬虫的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。问题如下：二、解决过程这里很容易的一个怀疑点是原网页上的网页结构变化了，使用xpath选择器进行提取的话，会出现不匹配的情况，列表索引不在范围内，引

可能大家常常会在面向对象编程中看到__init__,而且几乎每个类中都会有，它的作用都是是什么呢?要想明白__init__，你首先要弄清楚面向对象是什么?Python是一门面向对象的编程语言，面向对象是一种代码封装的技术，包含了各种功能，让代码能重复利用、高效节能。我们通过class来定义类，类又包

前言在源码剖析-公众号采集阅读器Liuli一文中提到了ruia，这篇文章就简单记录一下ruia。为啥要看?主要是在阅读Liuli的过程中，顺手看了一下ruia的仓库，发现代码量很少，其宣传中又强调除爬虫核心功能外的所有功能都通过插件的方式实现，我便对其插件系统的实现感到好奇，是像Flask那种动态引

 1.场景前几天，有一位小伙伴在后台给我留言，说自己有几十个微信群，自己精力有限，没法看过来，想要筛选一些高质量的群，让我是否能帮忙想想办法。其实，微信群里的所有聊天记录都在手机本地文件夹内，只需要导出来进行解密，然后来一波数据分析，就可以帮他筛选出高质量的社群。本篇文章将带大家用Pyth

在本系列的第五部分，学习如何增加一个坏蛋与你的好人战斗。在本系列的前几篇文章中（参见***部分、第二部分、第三部分以及第四部分)，你已经学习了如何使用Pygame和Python在一个空白的视频游戏世界中生成一个可玩的角色。但没有恶棍，英雄又将如何？如果你没有敌人，那将会是一个非常无聊的游戏。所以在此

大数据文摘出品来源：eisenjulian编译：周家乐、钱天培用tensorflow，pytorch这类深度学习库来写一个神经网络早就不稀奇了。可是，你知道怎么用python和numpy来优雅地搭一个神经网络嘛?现如今，有多种深度学习框架可供选择，他们带有自动微分、基于图的优化计算和硬件加速等各种重

Keras和PyTorch当然是对初学者最友好的深度学习框架，它们用起来就像描述架构的简单语言一样，告诉框架哪一层该用什么。这样减少了很多抽象工作，例如设计静态计算图、分别定义各张量的维度与内容等等。但是，到底哪一个框架更好一点呢?当然不同的开发者和研究者会有不同的爱好，也会有不同的看法。本文主要从

 周末的HelloWorld咖啡馆总是热闹非凡。 Java,Python,Ruby,JavaScript围坐在一起，一边喝咖啡，一边海阔天空。  C老头儿则待在一旁，冷眼旁观。 聊着聊着，这话题不知怎么着转移到了“this”上来了。 Jav