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破解数据匮乏现状:纵向联邦学习场景下的逻辑回归(LR)

摘要:主要介绍了华为云可信智能计算服务(TICS)采用的纵向联邦逻辑回归(LR)方案。 本文分享自华为云社区《纵向联邦学习场景下的逻辑回归(LR)》,作者: 汽水要加冰。 海量训练数据是人工智能技术在各个领域成功应用的重要条件。例如,计算机视觉和商务经融推荐系统中的 AI 算法都依靠大规模标记良好的数据才能获得较好的推理效果。然而在医疗、银行以及一些政务领域中,行业内对数据隐私的保护越来越强,造成可用数据严重匮乏的现状。针对上述问题,华为云可信智能计算服务( TICS)专为打破银行、政企等行业的数据壁垒,实现数据安全共享,设计了多方联邦学习方案。 一、什么是逻辑回归? 回归是描述自变量和因变量之间相互依赖关系的统计分析方法。线性回归作为一种常见的回归方法,常用作线性模型(或线性关系)的拟合。 逻辑回归(logistic regression)虽然也称为回归,却不是一种模型拟合方法,而是一种简单的“二分类”算法。具有实现简单,算法高效等诸多优点。 1.1 线性回归(linear regression) 图1.1、1.2分别表示二维和三维线性回归模型,图1.1的拟合直接(蓝线)可表示为 y...

如何利用 JuiceFS 的性能工具做文件系统分析和调优

JuiceFS 是一款面向云原生环境设计的高性能 POSIX 文件系统,在 AGPL v3.0 开源协议下发布。作为一个云上的分布式文件系统,任何存入 JuiceFS 的数据都会按照一定规则拆分成数据块存入对象存储(如 Amazon S3),相对应的元数据则持久化在独立的数据库中。这种结构决定了 JuiceFS 的存储空间可以根据数据量弹性伸缩,可靠地存储大规模的数据,同时支持在多主机之间共享挂载,实现跨云跨地区的数据共享和迁移。 从 v0.13 发布以来, JuiceFS 新增了多项与性能监测和分析相关的功能,从某种程度上说,开发团队希望 JuiceFS 既能提供大规模分布式计算场景下的出色性能,也能广泛地覆盖更多日常的使用场景。 本文我们从单机应用入手,看依赖单机文件系统的应用是否也可以用在 JuiceFS 之上,并分析它们的访问特点进行针对性的调优。 测试环境 接下来的测试我们会在同一台亚马逊云服务器上进行,配置情况如下: 服务器配置:Amazon c5d.xlarge: 4 vCPUs, 8 GiB 内存, 10 Gigabit 网络, 100 GB SSD JuiceFS:使...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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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。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。