近年来，联邦学习作为解决数据孤岛问题的技术被广泛关注，已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。从3个层面系统阐述联邦学习算法。首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念；然后基于机器学习和深度学习对目前各类联邦学习算法进行分类比较和深入分析；最后分别从通信成本、客户端选择、聚合方式优化的角度对联邦学习优化算法进行分类，总结了联邦学习的研究现状，并提出了联邦学习面临的通信、系统异构、数据异构三大难题和解决方案，以及对未来的期望。
2022-08-15 10:48:24
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使用Python在本地模拟多个客户端，然后由服务器统一管理进行联邦学习，客户端在本地用自己的数据对模型进行训练，服务器将训练结果聚合更新模型并分发给客户端，客户端继续训练。
2022-06-06 17:06:01
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2.1 初始化设置
2.1.1 利用 HiDiscovery 软件为交换机分配 IP 地址
点击 HiDiscovery 桌面图标或其他快捷方式进入其操作界面
<操作界面> <桌面图标>
在 1框处选择需要连接的网络适配器，在2框处点击Rescan来搜索交换机。
Hirschmann 交换机在出厂的默认配置中，交换机的默认 IP 地址为 0.0.0.0，
其子网掩 码也为 0.0.0.0。如果要对交换机进行配置，必须先为每台交换机分
配一个不同的管理 IP 地址：
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2022-05-23 17:16:55
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webpack 模块联邦学习源码 - 微前端解决方案初探 03 模块联邦（概述、案例介绍、应用初始化）
2022-05-19 16:49:38
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