我有一个(大)提交树，其中包含我想重新绑定(bind)到另一个提交的几个merge提交。执行正常的rebase会导致git要求我解决merge冲突。我不想审查每个merge，因为这将是很多工作。在了解--preserve-merges选项后，该选项得到了巧妙的解释here，我以为我找到了完成这项任务的完美工具。但是，我似乎无法让它正常工作。我创建了一个演示问题的玩具示例。从一个空文件夹开始，我们首先创建一个带有merge的分支和另一个我们将在其上rebase的分支。A---B--\\---C---D\---E其中master指的是B，branch指的是D，而goodbye-branch
我经常使用pandas的agg()函数对data.frame的每一列运行汇总统计信息。例如，以下是生成均值和标准差的方法:df=pd.DataFrame({'A':['group1','group1','group2','group2','group3','group3'],'B':[10,12,10,25,10,12],'C':[100,102,100,250,100,102]})>>>df[output]ABC0group1101001group1121022group2101003group2252504group3101005group312102在这两种情况下，将各个行发送到
我正在将一些大量使用可变长度数组(VLA)的C99代码移植到C++。我用在堆上分配内存的数组类替换了VLA(堆栈分配)。性能损失巨大，下降了3.2倍(参见下面的基准)。我可以在C++中使用哪些快速VLA替换？我的目标是在为C++重写代码时尽量减少性能损失。向我建议的一个想法是编写一个数组类，该类在类中包含一个固定大小的存储(即可以堆栈分配)并将其用于小型数组，并自动切换到较大数组的堆分配.我的实现在帖子的末尾。它工作得相当好，但我仍然无法达到原始C99代码的性能。为了接近它，我必须将这个固定大小的存储(MSL下面)增加到我不喜欢的大小。我不想在堆栈上分配太大的数组即使对于许多不需要它的
Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems可译为“利用区块链实现隐私保护的拜占庭鲁棒性联邦学习”这篇是今年八月份被TIFS2022（CCFA）收录的文章，写的利用全同态加密和区块链技术解决联邦学习中隐私问题和可信问题（虽然区块链仅仅只是存储的作用，也稍微提了一下）。精读完这篇文章，整体感觉还不错，毕竟是CCFA类期刊。下面是自己读后感，根据自己的语言来做了一些笔记，也相当于回顾。其中，有理解不到位的地方望指正，建议读者还是看原文。原文链接：Privacy-PreservingByzantine-
Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems可译为“利用区块链实现隐私保护的拜占庭鲁棒性联邦学习”这篇是今年八月份被TIFS2022（CCFA）收录的文章，写的利用全同态加密和区块链技术解决联邦学习中隐私问题和可信问题（虽然区块链仅仅只是存储的作用，也稍微提了一下）。精读完这篇文章，整体感觉还不错，毕竟是CCFA类期刊。下面是自己读后感，根据自己的语言来做了一些笔记，也相当于回顾。其中，有理解不到位的地方望指正，建议读者还是看原文。原文链接：Privacy-PreservingByzantine-
文章目录论文信息摘要主要贡献verticallyfederatedGNN(VFGNN)执行过程1.生成初始节点嵌入2.生成局部节点嵌入3.生成全局节点嵌入4.采用DP增强隐私论文信息原文地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0272.pdf摘要GraphNeuralNetwork(GNN)hasachievedremarkableprogressesinvariousreal-worldtasksongraphdata,consistingofnodefeaturesandtheadjacentinformationbetweendifferent
文章目录论文信息摘要主要贡献verticallyfederatedGNN(VFGNN)执行过程1.生成初始节点嵌入2.生成局部节点嵌入3.生成全局节点嵌入4.采用DP增强隐私论文信息原文地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0272.pdf摘要GraphNeuralNetwork(GNN)hasachievedremarkableprogressesinvariousreal-worldtasksongraphdata,consistingofnodefeaturesandtheadjacentinformationbetweendifferent
Abstract1、提供了协作学习的系统概述2、简要介绍了完整性和隐私攻击3、详细介绍了现有的完整性和隐私攻击及其防御Introduction举例：医学图像分类、移动键盘预测协作学习：允许两个或多个参与者协作训练共享的全局DL模型，同时他们的训练数据集保留在本地。每个参与者用自己的训练数据训练共享模型，并与其它参与者交换和更新模型参数。模型完整性威胁：只有一个攻击者也可以破坏模型完整性隐私性：尽管不共享原始训练样本，但共享的更新是由样本生成的，间接泄露了训练数据集的信息。在训练过程中，可以从共享的梯度中捕获成员关系和无意的特征泄露。甚至可以从相应的更新中重构训练样本。为了实现拜占庭容错协作学习
Abstract1、提供了协作学习的系统概述2、简要介绍了完整性和隐私攻击3、详细介绍了现有的完整性和隐私攻击及其防御Introduction举例：医学图像分类、移动键盘预测协作学习：允许两个或多个参与者协作训练共享的全局DL模型，同时他们的训练数据集保留在本地。每个参与者用自己的训练数据训练共享模型，并与其它参与者交换和更新模型参数。模型完整性威胁：只有一个攻击者也可以破坏模型完整性隐私性：尽管不共享原始训练样本，但共享的更新是由样本生成的，间接泄露了训练数据集的信息。在训练过程中，可以从共享的梯度中捕获成员关系和无意的特征泄露。甚至可以从相应的更新中重构训练样本。为了实现拜占庭容错协作学习
predict考点释义vt．预言，预测，预告派生词predictionn．预测；预言predictabilityn．可预测性predictableadj．可以预测的unpredictableadj．不可预测的联想记忆forecastvt．预测foretellvt．预言，预告preface考点释义n．序言，引言，前言例prefacetothebook书的序言联想记忆contentsn．目录summaryn．摘要abstractn．摘要appendixn．附录prefer考点释义vt．更喜欢，宁愿习惯搭配prefer…to…喜欢……胜过……preferdoingsth．更喜欢做某事派生词prefe
