通过Federated learning框架的叶节点(leaf)探索，记录了相关问题。

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简介：
Leaf 是一款由卡内基梅隆大学 (CMU) 开发的联邦学习框架，其官方网站位于 https://leaf.cmu.edu/build/html/index.html。同时，其代码仓库托管在 Github 上：https://github.com/TalwalkarLab/leaf/pulls。在开始使用 Leaf 之前，需要首先从 Github 下载 Leaf 的源代码。随后，需要按照 requirements.txt 文件中列出的所有库进行安装。在此过程中，用户可能会遇到一些常见的问题：首先，必须使用 pip3 命令来安装依赖项，否则 TensorFlow 可能会出现空包的情况；其次，目前 TensorFlow 已经发布了 2.0 系列的版本，但 Leaf 的语法编写基于 TensorFlow 1.x 系列的语法，因此用户可能需要对 requirements.txt 文件中的某些依赖项进行相应的修改以保证兼容性。

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客服

Federated Learning框架Leaf探坑记录

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本文为作者在研究Federated Learning框架Leaf过程中的心得体会和问题解决记录，旨在分享经验、帮助他人少走弯路。 Leaf是一个来自CMU的联邦学习框架。安装与配置环境的第一步是在GitHub上下载leaf项目，并根据requirements.txt文件中的要求安装所需的库。这里有几个需要注意的地方：首先，使用pip3进行安装可以避免在tensorflow中出现空包的问题；其次，由于目前tensorflow发布了2.0系列版本，而Leaf是基于1.x系列的语法编写的，因此可能需要修改requir以适应当前环境。

在尚医通项目中遇到的问题及记录的相关问题笔记

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本笔记详细记录了在开发尚医通项目过程中所遇到的技术难题与解决方案，包括但不限于系统架构设计、用户体验优化以及后台数据处理等方面的经验总结。本段落主要记录了作者在进行尚医通项目期间遇到的问题及相关笔记。其中提到，在上传笔记到平台时需要长期存档，并且某些知识点需单独上传。此外，文章还介绍了数据库中date与datetime这两种数据类型的区别，以及创建表时常会遇到的一些问题。文中特别指出一个常见错误：数据库缺少create_time这一列的定义。最后，作者总结了自己在项目中的收获和经验。

Federated Learning with PySyft

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Federated Learning with PySyft是一本教程，介绍如何使用PySyft库进行联合学习，使模型训练可以在分散的数据上安全地进行，保护用户隐私。基于pysyft的联邦学习前言联邦学习可以被视为一种加密的分布式学习技术，其核心在于分布式学习算法与同态加密技术的应用。通过这些方法，联邦学习能够从多个数据源获取模型更新，并确保中间过程中的完全隐私性。关于pysyft库：这是一个专为安全和隐私深度学习设计的Python库，它在PyTorch框架上增加了新的特性来支持联邦学习、差分隐私以及多方计算。该项目由OpenMined负责开发并得到了DropoutLabs与UDACITY等组织的支持。项目介绍本项目是由浙江大学VAG团队的一名成员刘同学基于pysyft实现的，旨在构建一个用于MNIST数据集分类任务的联邦学习框架。项目的目的是为小组成员提供参考和学习材料，并且代码编写规范、易于扩展。

联邦学习:Federated-Learning

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简介：联邦学习是一种机器学习技术，允许多个设备或组织在保护数据隐私的前提下协作训练模型。通过将算法带到数据所在的地方进行局部计算，并仅同步模型更新，联邦学习能够在不直接共享敏感数据的情况下提升模型性能和适用性，适用于医疗、金融等对数据安全要求极高的领域。随着人工智能（AI）进入以深度学习为主导的大数据时代，基于大数据的机器学习不仅推动了AI的发展，也带来了安全隐患。这些隐患源于深度学习的学习机制，在模型训练、推理及使用阶段均有可能出现。联邦学习是一种能够保护隐私并允许本地存储和计算的机器学习算法。文献参考： 1. 介绍部分 2. 调研报告：《联邦机器学习的概念与应用》 3. 威胁调研：《面向联邦学习的安全威胁研究》 4. 定制技术综述：《用于联邦学习的个性化技术调查》

联邦学习(Federated Learning)的分类与架构设计

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本文探讨了联邦学习（Federated Learning）的不同类别及其架构设计原则，旨在为分布式机器学习系统的开发提供指导。联邦学习（Federated Learning）分类及架构设计 1. 联邦学习起源 2. 联邦学习定义 3. 联邦学习的隐私保护机制 4. 联邦学习分类 4.1 水平/横向联邦学习（Horizontal Federated Learning） 4.2 垂直/纵向联邦学习（Vertical Federated Learning） 4.3 联邦迁移学习（Federated Transfer Learning） 5. 联邦学习系统架构 5.1 水平联邦学习系统架构 5.2 垂直联邦学习系统架构 5.3 联邦迁移学习系统架构 5.4 联邦学习激励机制 6. 联邦学习的应用

Federated: 联合学习的实施框架

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Federated是一份关于联合学习的实施指南，提供了详尽的方法和工具，帮助开发者构建高效的分布式机器学习系统。 TensorFlow联合（TFF）是一个开源框架，用于处理分散数据的机器学习和其他计算任务。它的开发旨在促进开放式研究与实验，特别适用于在多个参与者中训练共享全局模型的同时保护本地培训数据的安全性。例如，在不将敏感打字数据上传到服务器的情况下使用联邦学习进行训练。 TFF让开发者能够将其现有的联合学习算法和模型、数据结合在一起，并尝试新的方法。它提供的组件也可以用于实现非机器学习计算，比如对分散的数据执行汇总分析等任务。该框架的界面分为两层：tff.learning 层提供了一组高级接口，允许开发人员将包含在内联邦培训与评估功能应用到现有的TensorFlow模型上；而系统的底层则通过结合TensorFlow和分布式通信运算符，在一个强大的类型函数编程环境中简洁地表达新的联邦算法。

Tekla框架节点.zip

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本资源包含Tekla结构软件中框架节点的设计与应用示例，适用于建筑工程师和钢结构设计师学习参考。 Tekla节点输入非常方便，使用起来很好用。

Tekla框架节点.UEL

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Tekla框架节点.UEL是一种专为Tekla Structures软件设计的用户扩展语言文件，用于定义和描述建筑结构中的特殊节点连接方式，增强模型的精确性和复杂性。 TEKLA框架节点.uel文件是用于特定软件环境中定义或配置某些功能的脚本段落件。这些文件通常包含了执行特定任务所需的数据结构、逻辑以及参数设置。在使用这类文件时，确保它们与当前环境兼容并且正确地实现了预期的功能是非常重要的。

FedMMD: Heterogeneous Federated Learning with Multi-teachers

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FedMMD是一种新颖的联邦学习框架，旨在处理异构数据环境。通过引入多教师机制，该方法增强了模型在多样化数据源上的泛化能力和隐私保护。联邦蒸馏是联邦学习中的一个新算法范式，它使客户端能够训练不同的网络架构。在这一过程中，学生模型可以通过提取来自客户端对公共服务器数据的平均预测来获取其他模型的信息，并且不会侵犯个人数据隐私。然而，仅依赖于所有学生的软标签作为单一教师的方法会受到客户端样本偏差的影响，尤其是在本地数据集异构的情况下。软标签指的是不同模型之间的平均分类分数。为了解决这个问题，在本段落中我们提出了一种新的联邦学习框架FedMMD（基于多教师和多特征蒸馏的联邦学习），该方法对客户端间不同的数据分布具有鲁棒性。与现有的所有学生共享同一教师的方法相比，FedMMD 为每个需要进行多次独立蒸馏的学生分配了不同的教师模型。由于每个模型都可以单独作为其他学生的老师，因此这种方法解决了单一平均软标签带来的性能限制问题。此外，在每次蒸馏过程中，FedMMD 并不使用模型在公共数据上的平均软标签来指导训练过程，而是引入了一种结合中间表示和软标签的策略以更全面地捕捉教师的信息细节。我们的实验结果表明，这一方法在两个公开的数据集（CIFAR10 和 MINIST）上均取得了良好的性能表现。