GFL框架 GFL是基于pytorch的联合学习框架，它提供了不同的联合学习算法。 GFL还是Galaxy学习系统（GLS）的基础结构。 GLS是基于区块链和GFL的联合学习系统。 目前，GFL部分首先是开源的，而区块链部分将很快开源。 除了传统的联邦学习算法，GFL还提供了一种基于模型提炼的新联邦学习算法。 开发人员可以选择不同的联合学习算法来训练他们的模型。 对GFL对象或对联邦学习研究的可以扫描末尾的二维码加入GFL交流群进行交流哦〜 GFL基础框架设计 框架设计参考PaddleFL 准备工作 当我们想使用GFL时，我们需要指定几种策略并生成FL作业。 FederateStrate

蓝雾 BlueFog 是一个高性能的分布式训练框架，采用分散优化算法构建。 Bluefog 的目标是使去中心化算法易于使用、容错、对异构环境友好，甚至比使用参数服务器或 ring-allreduce 构建的训练框架更快。 表现 下面的图表代表了在 ResNet50 基准上完成的 BlueFog 的性能。 每台机器有 8 个 V100 GPU（64GB 内存），启用 NVLink，互连通信速度为 25Gbps。 这与您可以在获得的硬件设置相同。 我们测试了计算密集型场景的批量大小为 64 和通信密集型场景的批量大小为 32 的扩展效率。 在图中，黑框代表理想的线性缩放。 据观察，Bluefog 可以实现超过 95% 的扩展效率，而 Horovod 在 128 个 GPU 上以 64 的批量大小达到约 66% 的扩展效率。 对于批量大小为 32 的通信密集型场景，Bluefog 和 Hor

A Blockchain-based Decentralized Federated.pdf

基于区块链的去中心化联邦学习框架

Tuweni：适用于Java的Apache核心库（＆Kotlin） 有关该项目的详细信息，请参见我们的。 Tuweni是一组库和其他工具，可帮助以Java和其他JVM语言开发区块链和其他去中心化软件。 它包括一个低级字节库，序列化和反序列化编解码器（例如 ），各种加密功能和基元以及许多其他有用的实用程序。 Tuweni是为JDK 11或更高版本开发的。 制作说明 安装 。 与子模块一起克隆 git clone https://github.com/apache/incubator-tuweni.git tuweni cd tuweni git submodule update --in

index：加密货币，代币，衍生产品和期货及其协议的去中心化交易所（DEX）的完整列表

PPT 去中心化金融的品种和现状,未来

软件定义的网络：分布式系统和信任度计算 对于代码，请切换到subrelay分支！ 介绍 这是学士期末项目的一年任务。 它着重于使软件定义网络规则的控制器平面中的分布式控制器能够即时通信。 强调 自主中继实体的开发和实现，实现实时通信 通过在创建的网络上发起DDoS攻击，然后将恶意行为者列入黑名单来测试通信 当DoS数据包注入消退时，自动将僵尸节点列入白名单 对这种特殊的中继用例进行基准测试，以了解在如此低的开销下它可以完成多少工作 在预编译的docker [2]容器中实现定制的Ryu [1] SDN控制器 便携式Python作为首选的编程语言 建筑 数据平面上看到了中继交换机的增加，这些中继交

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