联邦学习与安全多方计算1.联邦学习2.安全多方计算3.联系与区别1.联邦学习联邦学习（FL，FederatedLearning）是谷歌于2016年提出的一种分布式机器学习框架，可以在保护个人数据隐私的前提下，联合多方用户的数据实现模型训练。联邦学习用于解决“数据孤岛”问题，核心思想是“数据不动模型动，数据可用不可见”。传统机器学习中，数据需集中在一起进行模型训练，这样会暴露个人隐私，且数据共享也面临信任问题。联邦学习中，数据被分散在多个地方，每个地方的数据在本地进行处理形成本地模型，本地模型通过联邦学习算法进行汇聚和更新，最终得到一个全局模型。这样既保护了隐私，同时也避免了数据共享的信任问题。
进入2023年7月，大语言模型（LLM）的发展进入了新阶段，开源成为一个火热的主题。7月6日，上海人工智能实验室与商汤科技等联合发布了书生·浦语开源体系（https://github.com/InternLM），不仅开源了书生·浦语的轻量版本（InternLM-7B），还率先开源了从数据、训练到评测的全链条工具体系，并提供完全免费的商用许可；7月14日，智谱科技开放ChatGLM2-6B免费商用；7月19日，Meta开源了性能更强的Llama-2，也提供了更加宽松的商用许可。面对语言模型的新一波开源浪潮，图灵奖得主YannLecun在推特上评价：Thisisgoingtochangethela
我需要为客户创建一个搜索工具，作为新项目的一部分。记录将是在一个或多个特定日期发生的事情。很高兴获得SO的建议，了解哪些工具最适合满足以下要求:需要(多方面)搜索数万条记录(基于类别、日期、价格等字段)需要搜索多值字段(即标签)需要能够根据静态因素(例如价格、距离等)进行排序需要能够根据动态/频繁变化的因素(例如用户参与度/流量等)进行排序需要能够只返回在用户自己的社交网络中有事件的记录(即“只显示我的friend参与过的结果”)。将部署在EC2中我目前的想法是:混合使用AmazonCloudSearch和Redis等工具几千条实际上并没有那么多记录。也许大部分工作都在RDBMS中完成
我需要为客户创建一个搜索工具，作为新项目的一部分。记录将是在一个或多个特定日期发生的事情。很高兴获得SO的建议，了解哪些工具最适合满足以下要求:需要(多方面)搜索数万条记录(基于类别、日期、价格等字段)需要搜索多值字段(即标签)需要能够根据静态因素(例如价格、距离等)进行排序需要能够根据动态/频繁变化的因素(例如用户参与度/流量等)进行排序需要能够只返回在用户自己的社交网络中有事件的记录(即“只显示我的friend参与过的结果”)。将部署在EC2中我目前的想法是:混合使用AmazonCloudSearch和Redis等工具几千条实际上并没有那么多记录。也许大部分工作都在RDBMS中完成
在gitpush-uorigin"master"出现以下报错fatal:unabletoaccess https://gitee.com.…….git/:Couldnotresolvehost:gitee.com.……在网上查阅、试了各种办法，都解决不了，最后发现自己有如下一些错误，也不知道哪一个导致了这样的结果，但是都更改后成功提交了。1、我发现我刚注册的账号并没有绑定邮箱，之前一直是手机号+密码登入的。在“我的”，“个人设置”，“邮箱管理”中查看自己有没有绑定邮箱。2、先把要提交的文件夹下的git文件夹删了重新在当前文件夹下配置后续参考如何将本地代码提交到gitee上，完整图文步骤_git
这个问题在这里已经有了答案:CLLocationCategoryforCalculatingBearingw/Haversinefunction(8个答案)关闭8年前。我正在尝试在仅限swift的代码中计算两个CLLocation点之间的方位。我遇到了一些困难，并假设这是一个非常简单的函数。堆栈溢出似乎没有列出任何内容。funcd2r(degrees:Double)->Double{returndegrees*M_PI/180.0}funcRadiansToDegrees(radians:Double)->Double{returnradians*180.0/M_PI}funcgetB
这个问题在这里已经有了答案:CLLocationCategoryforCalculatingBearingw/Haversinefunction(8个答案)关闭8年前。我正在尝试在仅限swift的代码中计算两个CLLocation点之间的方位。我遇到了一些困难，并假设这是一个非常简单的函数。堆栈溢出似乎没有列出任何内容。funcd2r(degrees:Double)->Double{returndegrees*M_PI/180.0}funcRadiansToDegrees(radians:Double)->Double{returnradians*180.0/M_PI}funcgetB
Mix-Match1.混合网络基于ElGamal加密方案的混合网络2.PET协议3.Mix-Match协议4.百万富翁问题的Mix-Match解决方案M.Jakobsson和A.Juels提出了基于Mix-Match的安全多方计算协议构造方法，该类协议包括Mix与Match两个阶段：Mix阶段：通过构造混合网络，生成盲表（Blindedtable）Match阶段：通过执行PET协议进行查表，得到对应的输出最后参与者共同解密输出，该类协议参与者之间所需传输的消息量较少，对于逻辑运算和Bit运算较为高效。1.混合网络从直观上讲，混合网络是一个多方协议，协议的输入是一个密文表，该密文表中的密文与一组
Mix-Match1.混合网络基于ElGamal加密方案的混合网络2.PET协议3.Mix-Match协议4.百万富翁问题的Mix-Match解决方案M.Jakobsson和A.Juels提出了基于Mix-Match的安全多方计算协议构造方法，该类协议包括Mix与Match两个阶段：Mix阶段：通过构造混合网络，生成盲表（Blindedtable）Match阶段：通过执行PET协议进行查表，得到对应的输出最后参与者共同解密输出，该类协议参与者之间所需传输的消息量较少，对于逻辑运算和Bit运算较为高效。1.混合网络从直观上讲，混合网络是一个多方协议，协议的输入是一个密文表，该密文表中的密文与一组
不经意传输1.Blum不经意传输2.1-out-of-2不经意传输方法一方法二3.1-out-of-n不经意传输m-out-of-n不经意传输考虑这样的场景：A意欲出售许多个问题的答案，B打算购买其中一个问题的答案，但又不想让A知道他买的哪个问题的答案。即B不愿意泄露给A他究竟掌握哪个问题的秘密，此类场景可通过不经意传输协议实现。不经意传输(OT，ObliviousTransfer)又称健忘传输或茫然传输，由Rabin于1981年提出。不经意传输是从一个消息集合秘密获取取部分消息的方法，该协议执行完毕后，接收方知道他是否收到这个秘密，但发送方却不知道。不经意传送是密码学中的基本构件，广泛应用于
