摘要出于对扩展通信和潜在攻击的担忧，一次性FL将通信限制在单一回合，同时试图保持性能。然而，一次性FL方法在高统计异质性的情况下往往会退化，无法提高管道的安全性，或者需要一个辅助的公共数据集。为了解决这些局限性，我们提出了两种新的无数据的一次性FL方法:FEDCVAE-ENS和它的扩展FEDCVAEKD。这两种方法都使用条件变分自动编码器(CVAE)重构局部学习任务，以解决高统计异质性。此外，FEDCVAE-KD利用知识蒸馏将客户端解码器的集合压缩到单个解码器中。我们提出了一种改变CVAE先验分布中心的方法，并通过实验证明这种方法提高了安全性，并展示了这两种方法是如何结合异构局部模型的。论文通

关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭4年前。Improvethisquestion是否有任何API可以让人们从GooglePlay获取其应用的统计信息？我认为Android应用程序Andlytics会做类似的事情(尽管由于控制台内部的变化，它们有很多更新......)但这也可以通过某种方式使用API进行开发吗？

虽然这不是一个真正的编程问题，但我相信很多开发人员都会遇到这个问题，因此会给出最佳答案。目前我正在为我工​​作的组织开发iPhone应用程序。它即将发布，当我展示它时有很多人感兴趣，但偶尔会有人问我是否要把它移植到Android上。我的回答是我愿意，但根据网络统计，超过90%的访问我们网站的手机是iPhone，另外10%的手机正在下降(可能是人们从黑莓手机迁移，最后一次统计是98%是iOS)现在，如果您阅读媒体，很多人希望您相信它是Android和iPhone之间的split市场，但这可能只是在美国，iPhone的单一运营商限制了其消费者的接受度，因为所有可用的信息对我们(至少在我的组

1.功能背景公司要对一个项目进行代码统计，这么多类，总不能让我一个一个数据，于是想到了Statistic插件。让我们一起看看Statistic插件怎么使用吧。2.Statistic插件首先需要知道Idea统计项目代码行数，主要是使用Statistic插件来统计，点击File->Settings，如下图所示：进去Settings界面之后，点击Plugins，然后点击下方正中间的Marketplace，如下图所示：搜索Statistic，选中之后，点击右侧的Install进行安装插件即可，安装完成点击Apply->Ok即可。然后在左下方可以看到Statistic，若看不到则重启idea即可。3.统

我正致力于在C++中实现多元高斯的概率密度函数，我一直在研究如何最好地处理维度>2的情况。高斯的pdf可以写成其中(A)'或A'表示通过从x的所有元素中减去平均值创建的“矩阵”的转置。在这个等式中，k是我们拥有的维数，sigma表示协方差矩阵，它是一个kxk矩阵。最后，|X|表示矩阵X的行列式。在单变量情况下，实现pdf很简单。即使在双变量(k=2)的情况下，它也是微不足道的。然而，当我们超越二维时，实现起来就困难得多。在双变量情况下，我们有其中rho是x和y之间的相关性，相关性等于在这种情况下，我可以使用Eigen::Matrix实现第一个方程，或者只使用第二个方程自己计算所有内容，

我正在使用PyMongo，并且有一个包含大约500万个条目的集合。每个条目都有一个国家代码字段。什么是最优雅的方式(和最好的性能？)来获得这样的统计数据:US-302000CA-180000IN-160000DE-125000...MongoDB是否有一种特殊类型的查询，或者我应该使用普通的Python字典在循环中进行查询？编辑:条目示例:update({"id":user["id"]},{"$set":{...someotherfields"_country_code":"US","_last_db_update":datetime.datetime.utcnow()}},upser

我有一个MondoDB聚合管道，它通过聚合所有Sales来输出每日收入:Sale.aggregate([{$project:{day:{$substr:['$createdAt',0,10],},},},{$group:{_id:'$day',earnings:{$sum:'$pricing.earnings'},},},{$sort:{_id:1}},{$project:{date:'$_id',earnings:'$earnings',},},{$group:{_id:null,stats:{$push:'$$ROOT'},}},{$project:{stats:{$map:{//

我在服务器端创建了一些统计数据。它是根据存储在MongoDB中的数据计算一次。它不是react性数据。它以JSON格式存储，应发送给客户端以通过nvd3在屏幕上显示。最好的方法是什么？也许这个计算应该在客户端完成？例如:用数据创建一个数组:d1=[['2013-11-01',123],['2013-11-02',54],['2013-11-03',98]];和第二个数组:d2=[['2013-11-01',432.99],['2013-11-02',65.99],['2013-11-03',23.54]];两个数组都显示在一张图表上。在服务器端用什么方式生成(Meteor.method

我有一个基本上是日历的应用程序，用户可以输入每一天的事件。现在我必须找到最好的方式来显示整个月的日历，同时突出显示最繁忙的日子。显然颜色是这里的选择，但我想知道你们会怎么做。我集思广益如下:获取一天的max事件，然后将其除以可用颜色数。因此，如果一天有30个事件并且我们有3种颜色，第一个是0到9，接下来是10到19，最后一个是20。找到平均值并将它除以colors/2，因此如果平均值是10个事件并且我们有3种颜色，则数学公式为10/1.5=6.66这意味着第一个颜色范围将从0到6.66，第二个颜色范围从6.67到13.32，最后一个从13.33开始。但是，我不确定这是解决此问题的最佳方

我在尝试实现全文搜索时遇到了问题。对我来说，它更像是数学/统计学。从数据库中提取的数据是书名，因此查询返回的分数可能具有非常接近的值(例如:9.98；9.97；9.78-都是非常相关的结果)或广泛分布(例如:9.99；8.2；2.1-前两个相关，第三个是噪声)。我不知道如何操纵查询结果来删除无关紧要的内容。Stddeviation不起作用，因为它在我的第一个示例中过滤了好的结果，各种归一化方法将忽略相关结果或包括不相关的结果。请有任何想法或想法。谢谢。维克多 最佳答案 我正在研究一个与此类似的问题，但使用的是基于时间的数据而不是全文