文章目录第三章联邦学习分类3.1横向联邦学习3.2纵向联邦学习3.3联邦迁移学习第四章联邦学习框架4.1开源框架介绍4.2FATE——企业级框架第五章未来研究方向5.1安全性5.2激励机制5.3有效性和效率第三章联邦学习分类前两章对联邦学习的定义并没有讨论如何具体地设计一种联邦学习的实施方案。在实际中，孤岛数据具有不同分布特点，根据这些特点，我们可以提出相对应的联邦学习方案。下面，我们将以孤岛数据的分布特点为依据对联邦学习进行分类。考虑有多个数据拥有方，每个数据拥有方各自所持有的数据集D_i可以用一个矩阵来表示。矩阵的每一行代表一个用户，每一列代表一种用户特征。同时，某些数据集可能还包含标签数
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本文将持续更新。目录1.基本GAN1.1GAN（2014）1.2CGAN（2015）1.3DCGAN（2015）1.4VAE-GAN（2016）1.5ACGAN（2017）1.6styleGAN（2018）2.GAN在图像生成领域的应用2.1Pix2Pix（2017）2.2cycleGAN（2017）2.3starGAN（2018）2.4SPADE（2019）1.基本GAN1.1GAN（2014）原始GAN由生成器GGG和判别器DDD构成，生成器的目的就是将随机输入的高斯噪声映射成图像（“假图”），判别器则是判断输入图像是否来自生成器的概率，即判断输入图像是否为假图的概率。GAN的训练是个动态
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最新3D人脸技术综述_我爱计算机视觉-CSDN博客【技术综述】基于3DMM的三维人脸重建技术总结_hacker_long的专栏-CSDN博客一、应用：FaceAnimation，denseFaceAlignment，FaceAttributeManipulation 二、设备：单目相机（Monocular）、双目相机（Stereo）和深度相机（RGB-D）三、数据：深度图，点云，网格图，1、深度图像/range：是三维人脸的z轴数值被投影至二维平面的图像，效果类似一个平滑的三维曲面。由于这是一种二维表示方式，所以很多现存的二维图像的处理方法可以直接应用。这种数据可以直接以灰度图的方式展示出来
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本文参考：[1]方磊,武泽慧,魏强.二进制代码相似性检测技术综述[J].计算机科学,2021,48(05):1-8.(信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室,国家重点研发课题,北大核心)摘要代码相似性检测常用于代码预测、知识产权保护和漏洞搜索等领域，可分为源代码相似性检测和二进制代码相似性检测。软件的源代码通常难以获得，因此针对二进制代码的相似性检测技术能够适用的场景更加广泛。根据关注的代码信息的不同，当前的二进制代码相似性检测技术分为4类：基于文本、基于属性度量、基于程序逻辑、基于语义的检测技术。需要解决的难题：跨编译器、跨编译器优化配置、跨指令架构检测等。代表性方法和工具：Karta
本文参考：[1]方磊,武泽慧,魏强.二进制代码相似性检测技术综述[J].计算机科学,2021,48(05):1-8.(信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室,国家重点研发课题,北大核心)摘要代码相似性检测常用于代码预测、知识产权保护和漏洞搜索等领域，可分为源代码相似性检测和二进制代码相似性检测。软件的源代码通常难以获得，因此针对二进制代码的相似性检测技术能够适用的场景更加广泛。根据关注的代码信息的不同，当前的二进制代码相似性检测技术分为4类：基于文本、基于属性度量、基于程序逻辑、基于语义的检测技术。需要解决的难题：跨编译器、跨编译器优化配置、跨指令架构检测等。代表性方法和工具：Karta
学习ASP.NETCoreBlazor编程系列一——综述学习ASP.NETCoreBlazor编程系列二——第一个Blazor应用程序（上）学习ASP.NETCoreBlazor编程系列二——第一个Blazor应用程序（中）学习ASP.NETCoreBlazor编程系列二——第一个Blazor应用程序（下）学习ASP.NETCoreBlazor编程系列二——第一个Blazor应用程序（完）学习ASP.NETCoreBlazor编程系列三——实体学习ASP.NETCoreBlazor编程系列四——迁移学习ASP.NETCoreBlazor编程系列五——列表页面学习ASP.NETCoreBlazo
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