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Substra 加入 LF AI & Data 作为新的孵化项目,更多隐私保护联邦学习用例即将到来

LF AI & Data 基金会是一个正在构建生态系统以维持人工智能(AI)和数据开源项目的开源创新的组织,今天宣布Substra[1]为其最新的孵化项目。 Substra 是一个在合作伙伴之间提供机器学习任务分布式编排的框架,同时保证所有操作的安全可靠的可追溯性。Substra 项目是由OWKIN[2]在 Apache-2.0 许可下发布和开源的。 Substra 实现了保护隐私的联邦学习项目,在该项目中,多方针对机器学习目标进行协作,而每个人都将自己的私人数据集保存在自己的防火墙之后。它的雄心是使新的科学和经济数据科学合作成为可能。 使用 Substra 框架的数据科学家能够: 使用任何 Python ML 框架使用他们自己的 ML 算法 将他们的算法放到远程数据上进行训练和/或预测,并监控他们的性能 构建跨多个远程数据集学习的高级联邦学习策略 使用 Substra 框架的数据管理员能够: 将其数据集提供给其他合作伙伴进行培训/评估,确保不能查看或下载 为你的数据集选择微调过的权限来控制其生命周期 监控数据是如何使用 参与先进的多伙伴数据科学合作,即使合作伙伴拥有竞争的数据...

Hyperf 2.2 版发布!| 企业级的渐进式 PHP 协程框架

Hyperf 2.2 版本发布! 前言 首先感谢所有 Hyperf 的支持者,从发布至今两年的时间里,我们坚持每周发布一个小版本,截止至今已经发布了超过 106 个版本,这是 Hyperf 团队传达对用户坚持和负责任精神最直接的一种方式,我们用行动来说明一切,往后我们仍将一如既往地继续保持 Hyperf 的迭代与维护。 同时我们也很荣幸看到越来越多的公司选择了 Hyperf 作为公司项目的框架来使用,并反哺了很多的 Pull Request 和 Bugfixs 给 Hyperf,当前 Hyperf 的 Contributors 已超 200 人,感谢大家一起共造了生态的繁荣,我们必定不负众望! Thanks ALL 在持续迭代的过程中,我们又产生了一些新的思路。我们对这些思路进行迭代、验证,并最终沉淀到了 2.2 版本中,今天很荣幸向大家公布,Hyperf 2.2 版本发布! 主要功能迭代 DI 底层实现重构 在 2.0-2.1 版本时,为了实现 AOP 作用于非 DI 管理的对象(如 new 关键词实例化的对象时),底层实现采用了BetterReflection 组件来实现相关功能,...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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