窗前明月光

摘要： 1、代表产生截断正太分布函数，shape是[784,500],均值默认为0，标准差为0.1 tf.truncated_normal([784,500],stddev=0.1) 2、tf.argmax(vector, 1)：返回的是vector中的最大值的索引号，如果vector是一个向量，那就返回一 阅读全文

摘要： tensorflow中contrib模块问题。（tf.contrib） https://blog.csdn.net/lzzry1314/article/details/107123166/ tensorflow2.x适配tensorflow1.x的代码需要在前面更改 import tensorflo 阅读全文

摘要： 最近重新在anaconda中重新安装了tensorflow-GPU的环境，记录一下以后备用 1、安装anaconda2、创建新环境 conda create --name your_env_name python=3.63、安装CUDA11.0 注意版本号的对应 查看自己电脑时候正确安装 https 阅读全文

摘要： 摘要：本文介绍LDP-Fed，这是一种新颖的联合学习系统，具有使用本地差分隐私（LDP）的正式隐私保证。开发现有的LDP协议主要是为了确保收集单个数字或分类值（例如Web访问日志中的点击计数）时的数据保密性。但是，在联合学习模型中，参数更新是从每个参与者处迭代收集的，并且由高精度的高维连续值（小数点 阅读全文

摘要： conda使用 #创建制定python版本的环境conda create --name your_env_name python=2.7 #Linuxsource activate your_env_name #Windowsactivate your_env_name 阅读全文

摘要： 差分隐私： 敏感度（sensitivity): 差分隐私保护可以通过在查询函数的返回值中加入噪声来实现，但是噪声的大小同样会影响数据的安全性和可用性。通常使用敏感性作为噪声量大小的参数，表示删除数据集中某一记录对查询结果造成的影响。敏感度分为全局敏感度和局部敏感度，通常情况下采用全局敏感度会加入过大 阅读全文

摘要： 关于边缘计算与区块链结合系统研究的综述 （老早之前翻译的一篇文章，论文名我忘了，大家将就看吧，如果作者认为侵权了，请留言，马上删除。） 摘要：区块链作为加密货币的底层技术，受到了广泛的关注。它被广泛应用于智能电网、物联网等领域。然而，区块链存在一个显著的可伸缩性障碍，这限制了它支持频繁事务的服务能力 阅读全文

摘要： 保护机器学习的用户隐私：本地差分隐私还是联邦机器学习？ （引用格式：Zheng H, Hu H, Han Z. Preserving User Privacy for Machine Learning: Local Differential Privacy or Federated Machine 阅读全文