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【联邦学习-大模型论文】Federated Large Language Model : A Position Paper

题目FederatedLargeLanguageModel:APositionPaper作者ChaochaoChen,XiaohuaFeng,JunZhou,JianweiYin,XiaolinZheng来源arXiv主要工作FL与LLM结合的一个探索,从三个阶段来说明FL怎么和LLM结合其他摘要大规模语言模型(LLM)受到了广泛的关注,并应用在各个领域,但它们在现实场景中的发展面临挑战。这些挑战源于公共领域数据稀缺以及在私有领域数据方面需要维护隐私。为了解决这些问题,联邦学习(FL)已成为一项有前景的技术,它能够在保留分散数据的同时实现共同训练共享模型。我们提出了联邦大规模语言模型的概念,其

unity小程序websocket:nginx配置https (wss)转http (ws)及其他问题解决

目录前言实际运用场景处理流程如下nginx配置ssl和wss配置过程中遇到的问题1、无法连接服务器  2、通过IP可以访问,域名却不行   问题描述   解决3、如何判断该域名是否备案了前言        为了服务器网络的通用性,我们在实现移动端的游戏转微信小程序使用websocket。对于微信小程序官方给出的技术标准是必须使用https+域名的访问方式(使用websocket也必须是wss即:支持https的websocket),但是https的key稀缺性和我们的服务器是分布式部署的,不可能在每一个于客户端链接服务器都配置key,所以服务器仅支持http的websocket即ws    基

【花雕动手做】ASRPRO语音识别(36)--流光溢彩和随机WS2812灯

WS2812B芯片是一个集控制电路与发光电路于一体的智能外控LED光源。其外型与一个5050LED灯珠相同,每个元件即为一个像素点。像素点内部包含了智能数字接口数据锁存信号整形放大驱动电路,还包含有高精度的内部振荡器和12V高压可编程定电流控制部分,有效保证了像素点光的颜色高度一致。数据协议采用单线归零码的通讯方式,像素点在上电复位以后,DIN端接受从控制器传输过来的数据,首先送过来的24bit数据被第一个像素点提取后,送到像素点内部的数据锁存器,剩余的数据经过内部整形处理电路整形放大后通过DO端口开始转发输出给下一个级联的像素点,每经过一个像素点的传输,信号减少24bit。像素点采用自动整形

41. 干货系列从零用Rust编写负载均衡及代理,websocket与tcp的映射,WS与TCP互转

wmproxywmproxy已用Rust实现http/https代理,socks5代理,反向代理,静态文件服务器,四层TCP/UDP转发,七层负载均衡,内网穿透,后续将实现websocket代理等,会将实现过程分享出来,感兴趣的可以一起造个轮子项目地址国内:https://gitee.com/tickbh/wmproxygithub:https://github.com/tickbh/wmproxy项目设计目标针对有一些应用场景需要将TCP转成websocket的,就比如旧的客户端或者旧的服务端比较不合适进行改造,但是又需要借助阿里的全站加速DCDN等这类服务或者其它可能需要特定浏览器协议的情

41. 干货系列从零用Rust编写负载均衡及代理,websocket与tcp的映射,WS与TCP互转

wmproxywmproxy已用Rust实现http/https代理,socks5代理,反向代理,静态文件服务器,四层TCP/UDP转发,七层负载均衡,内网穿透,后续将实现websocket代理等,会将实现过程分享出来,感兴趣的可以一起造个轮子项目地址国内:https://gitee.com/tickbh/wmproxygithub:https://github.com/tickbh/wmproxy项目设计目标针对有一些应用场景需要将TCP转成websocket的,就比如旧的客户端或者旧的服务端比较不合适进行改造,但是又需要借助阿里的全站加速DCDN等这类服务或者其它可能需要特定浏览器协议的情

VUE项目不断请求websocket发送ws请求

VUE环境变量错误导致前端发送的websocket请求出错问题展示如图,前端控制台一直发送ws请求,且全部失败并报错。请求路径为:ws//192.168.1.2/ws,方式为get。原因:环境变量中路径配置问题在前端项目中有两个文件:.env.development.env.production这两个文件分别用于开发环境和生产环境的变量配置,其中导致该问题是开发环境中的变量,其内容如下:VUE_APP_PORT=80VUE_APP_BASE_URL="/"VUE_APP_TITLE="development"VUE_APP_SERVER_PATH="http://localhost:8080"

hadoop - Hadoop Namenode HA 和 HDFS federation 之间有什么区别

我对使用QJM和HDFS联合的HadoopNamenodeHA有点困惑。两者都使用多个名称节点并且都提供高可用性。我无法决定将哪种架构用于Namenode高可用性,因为除了QJM之外,两者看起来完全相同。如果这不是这里要讨论的问题类型,请原谅。 最佳答案 HDFSHighAvailability和HDFSFederation之间的主要区别在于,Federation中的名称节点彼此不相关。在HDFS联邦中,所有名称节点共享一个元数据池,其中每个名称节点都有自己的池,因此提供容错能力,即如果联合中的一个名称节点发生故障,它不会影响其他名

运维相关(一) - Vue项目配置WebSocket连接{ws、wss 连接方式}

Vue项目配置WebSocket连接ws、wss两种方式1.写作背景2.晒出代码2.1前端vue.config.js的代码2.2Vue项目路由配置代码3.3服务器Nginx配置3.使用方式3.1前端代码3.2后端代码4.测试使用1.写作背景项目使用的是ruoyi的前后端分离框架项目需要使用到websocket,在本地使用ws连接方式是没问题,但是服务器上边使用的是nginx+ssl证书https域名访问的方式部署的使用普通的ws连接是不可以成功的需要使用wss的方式2.晒出代码2.1前端vue.config.js的代码这里target:里边指向的都是后端server的地址16000是我后端服务

DENSE: Data-Free One-Shot Federated Learning论文笔记

摘要DENSE的主要特点单轮通信学习:DENSE允许中央服务器在单次通信轮次中学习全局模型,有效降低了通信成本。现有单轮FL方法的局限性:大多数现有的单轮FL方法不切实际或存在固有限制,例如需要公共数据集,客户端模型同质化,以及需要上传额外的数据或模型信息。DENSE的创新解决方案:采用两阶段框架:数据生成阶段和模型蒸馏阶段。数据生成阶段:使用客户端上传的本地模型集合训练生成器(训练了一个同时考虑相似性、稳定性和可转移性的生成器),生成合成数据。模型蒸馏阶段:将集合模型的知识蒸馏到全局模型中。无需额外信息交换:只需在客户端和服务器之间传输模型参数。无需辅助数据集:不需要额外的训练数据。考虑模型

【联邦学习+区块链】TORR: A Lightweight Blockchain for Decentralized Federated Learning

文章目录I.CONTRIBUTIONII.ASSUMPTIONSANDTHREATMODELA.AssumptionsB.ThreatModelIII.SYSTEMDESIGNA.DesignOverviewB.BlockDesignC.InitializationD.RoleSelectionE.StorageProtocolF.AggregationProtocolG.ProofofReliabilityH.BlockchainConsensusIV.SECURITYANALYSIS论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/101