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联邦计算在百度观星盘的实践

导读:本文简短综述联邦计算领域的核心技术点,随着联邦计算在产业界的应用及普及,保护数据隐私与解决数据孤岛,二者可以兼得,为数字广告营销等领域提供了一个全新思路。 全文4761字,预计阅读时间12分钟。 一、导语 众所周知,数据是AI技术的燃料,更多高质量的数据意味着可以训练出更好性能的业务模型。随着IT移动化步伐地迈进,互联网数据被割裂为一个个孤岛,制约AI发展的一个瓶颈是保护用户数据隐私和打破不同主体之间数据孤岛的问题。随着移动设备性能的强化,4G/5G的兴起普及,在移动终端上进行模型训练变得可行。2016年,Google团队发布了一篇论文:Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data。自此,产业界联邦学习(「Federal Learning」,Google中文命名为联盟学习,国内习惯称为联邦学习)的大幕开启。 △图片来源:《Federated Learning: Collaborative Machine Learning withoutCentralized Training D...

面试侃集合 | SynchronousQueue公平模式篇

面试官:呦,小伙子来的挺早啊! Hydra:那是,不能让您等太久了啊(别废话了快开始吧,还赶着去下一场呢)。 面试官:前面两轮表现还不错,那我们今天继续说说队列中的SynchronousQueue吧。 Hydra:好的,SynchronousQueue和之前介绍过的队列相比,稍微有一些特别,必须等到队列中的元素被消费后,才能继续向其中添加新的元素,因此它也被称为无缓冲的等待队列。 我还是先写一个例子吧,创建两个线程,生产者线程putThread向SynchronousQueue中放入元素,消费者线程takeThread从中取走元素: SynchronousQueue<Integer>queue=newSynchronousQueue<>(true); ThreadputThread=newThread(()->{for(inti=0;i<=2;i++){try{ System.out.println("putthreadput:"+i); queue.put(i); System.out.println("putthreadput:"+i+"awak...

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