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【FATE实战】纵向联邦学习FATE框架下实战的过程解释（3）
由于某些不可知原因，之前的fate1.6.0出了点问题，蹦出来个lmdb.CorruptedError: mdb_put: MDB_CORRUPTED: Located page was wrong type. 查了下是数据库损坏了，绷不住了，Google了半天国外大佬也没有很好的解法。属实难绷。 但是之前又安了个centos7虚拟机测试nginx就一直没用了，就用另基于FATE的可验证秘密分享算法详解及应用场景分享：学习
内容来自“光大科技-基于FATE的可验证秘密分享算法详解及应用场景分享” 理论 基于Shamir的秘密共享方案，通过多项式插值实现。 加入可验证功能，即发送多项式系数的模数给对方作为承诺，对方通过分享值和承诺去进行验证！ 秘密共享 以下内容转载自“秘密共享—隐私计算和区docker中部署jupyter远程服务
1.Jupyter Notebook连接Docker环境 2.FATE单机部署指南 3.Docker 容器使用从新电脑开始构建FATE环境，图文并茂
注：本文很长，择需阅览，未经许可，严禁转载！转载前请征得笔者本人许可 无脑操作流程 注：本文很长，择需阅览，未经许可，严禁转载！转载前请征得笔者本人许可写在前面下载安装VMware WorkStation 16安装CentOS7（已安装的可以略过，这部分比较详细内容较多）安装python3（注意网络要保持连接）安装doc联邦学习FATE社区2021年度生态峰会倒计时1天，请查收这份参会攻略
感谢您一直以来对FATE开源社区的支持，诚挚邀请您参加我们在深圳市南山区举办的2021年FATE社区生态峰会，并欢迎您的莅临。 本周五18点前，我们将陆续以手机短信或者微信的形式，为各位嘉宾发送报名成功通知，请及时查收。 此外，我们还准备了这份参会攻略，希望为大家带来更佳的参会体验。倒计时4天 | 联邦学习FATE社区2021年度生态峰会即将开启
12月18日，中国深圳 • 华润大厦 FATE社区2021年度生态峰会 倒计时4天，即将开启！ 在这里： 你能了解，联邦学习行业最新趋势 你能收获，不同行业创新实践经验 你能零距离，与知名企业CTO沟通交流 活动现场还有更多礼品和书籍相送 扫描下方二维码，报名参加 你将享受一场联邦学习的饕鬄盛宴FATE serving-admin zookeeper docker-compose安装
基础 KuberFate_v1.6.1docker-compose方式部署训练服务及推理服务位于同一台服务器,docker容器内网互通;共部署四台; 编写zookeeper启动文件,配置文件 #zk的docker-compose.yml文件内容 version: '3' networks: fate-network: external: true name: fate-networkkubefate k8s安装fate联邦学习最新版1.6.1
本文章只记录和官网有差别的部分 官网为1.6.0版本，不包含fate-serving部分： KubeFATE/Build_Two_Parties_FATE_Cluster_in_One_Linux_Machine_with_MiniKube_zh.md at master · FederatedAI/KubeFATE · GitHubhttps://github.com/FederatedAI/KubeFATE/blob/master/docs/tutoria使用Docker Compose 部署 FATE
20211101#基本信息VMware® Workstation 16 Proubuntu18.04@author 吴杰 #安装参考https://github.com/FederatedAI/KubeFATE/blob/master/docker-deploy/README_zh.md 1.安装docker #安装命令curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun #查看docker版杂题选做（Fate三部曲）
在一个珂朵莉泛滥的世界里找到三道有关\(fate\)的题多么不容易 Emiya家今天的饭 非常不错的一道容斥+\(dp\)题 考虑第三个限制，发现最多只有一列不合法，那么我们可以枚举不合法的一列是哪一列 那么接下来的任务就是求出总方案数-不合法的方案数 那么首先考虑如何计算不合法的方案数一个游戏美术写给策划的快速入门（二）
为什么别人家的美术单独的作品看着刚过及格线，但是放在一起却很舒服很和谐。 自家的美术明明是自己把着过关的，放在一起却效果不尽人意。 这是为什么？ 画面是有节奏感的，这句话说出来一点都不假。我举两个例子： 这张画节奏就比较舒缓，就算几个强对比的地方都有好好的过度，画面第13期圆桌会回顾 | FATE的在线组件FATE-Serving2.1.0版本介绍
全程视频回放点击此处 9月16日，FATE开源社区第13期圆桌会圆满落幕。本次圆桌会，由FATE团队的资深架构师邓凯老师，为大家介绍FATE的在线组件FATE-Serving2.1.0版本。 接下来带大家回顾经典问答环节，为各位朋友答疑解惑。 问答环节 ● Q1： serving-admin的service那个页面FATE学习：运行过程中产生的数据 概览
作为刚接触FATE的新人，尤其是工程向的，肯定很好奇FATE运行过程中，产生的日志都记录在哪里？运行过程中的模型和中间数据都保存在哪里？ 总的来看，FATE运行时产生数据包括如下几部分： db部分，记录和各项metircs，存在mysql(standalone 模式是sqlite)中。参见FATE学习：运行过程中产生的数据（FATE详细介绍
FATE简介 FATE（Federated AI Technology Enabler）是微众银行AI部门发起的一个开源项目，旨在提供一个安全的计算框架来支持联邦AI生态系统。它实现了基于同态加密和多方计算（MPC）的安全计算协议。它支持联邦学习架构和各种机器学习算法的安全计算，包括逻辑回归、基于树的算法、深度centos下pip install fate-client问题
安装完fate框架已经接近成功了，but，在最后安装交互工具fate-client遇到了如下问题 结论有两个 第一个就是网络问题，翻墙进行安装，试了很多镜像链接，还是这个问题 第二个就是pip版本问题，这个被我忽略掉了。进行版本升级这个简单问题把我给难住了 因为centos自带python2.7，自己又下载AI之FL：联邦学习(Federated Learning)的简介、入门、应用之详细攻略
AI之FL：联邦学习(Federated Learning)的简介、入门、应用之详细攻略 导读 2019 年2 月，微众银行 AI 团队自主研发的全球首个工业级联邦学习框架 FATE（Federated AI Technology Enabler）正式发布，提供基于数据隐私保护的分布式安全计算框架，为机器学习、深度学习、迁移学习算法第十期圆桌会 | SecureBoost：挑战千万级别样本训练之性能提升篇
随着机器学习在各行各业的广泛应用, 数据过度采集、随意滥用等现象层出不穷，隐私保护、数据安全被提到了前所未有的高度，联邦学习应运而生，从技术维度出发，重点研究隐私保护和数据安全问题。FATE作为全球首个联邦学习工业级开源框架，旨在提供安全的计算框架来支持联邦 AI 生态。 本fate安装错误集
部署FATE，CentOS是必须吗 可以用Debian之类的其他linux发行版吗 当前发布版本包括代码以及部署脚本针对centos做了比较完备的测试，不过系统没有要求特定的发行版特性，理论上其他发行版也可以运行，可能需要定制修改依赖包以及部署脚本，还可以使用Docker版本. cluster 部署，服务器Paper Review: Epigenetic Landscape, Cell Differentiation 02
I'll share another review paper about Epigenetic Landscape, it comes from Nature Review, published in 2016. Transition states and cell fate decisions in epigenetic landscapes [1] In this paper, they suggest that there might be a fundamental flaw in tFATE
题目描述： 最近xhd正在玩一款叫做FATE的游戏，为了得到极品装备，xhd在不停的杀怪做任务。久而久之xhd开始对杀怪产生的厌恶感，但又不得不通过杀怪来升完这最后一级。现在的问题是，xhd升掉最后一级还需n的经验值，xhd还留有m的忍耐度，每杀一个怪xhd会得到相应的经验，并减掉相应的忍耐度。当忍FATE
最近xhd正在玩一款叫做FATE的游戏，为了得到极品装备，xhd在不停的杀怪做任务。久而久之xhd开始对杀怪产生的厌恶感，但又不得不通过杀怪来升完这最后一级。现在的问题是，xhd升掉最后一级还需n的经验值，xhd还留有m的忍耐度，每杀一个怪xhd会得到相应的经验，并减掉相应的忍耐度。当忍耐度降到联邦学习开源框架FATE助力腾讯神盾沙箱，携手打造数据安全合作生态
近日，微众银行联邦学习FATE开源社区迎来了两位新贡献者——来自腾讯的刘洋及秦姝琦，作为云计算安全领域的专家，两位为FATE构造了新的功能点，并在Github上提交修复了相关漏洞。（Github项目地址：https://github.com/FederatedAI/FATE ）从FATE的面世，到贡献者激励制度的推出，参与开源社区建设腾讯数据安全专家谈联邦学习开源项目FATE：通往隐私保护理想未来的桥梁
数据孤岛、数据隐私以及数据安全，是目前人工智能和云计算在大规模产业化应用过程中绕不开的“三座大山”。 “联邦学习”作为新一代的人工智能算法，能在数据不出本地的情况下，实现共同建模，提升AI模型的效果，从而保证数据隐私安全，突破数据孤岛和小数据的限制，这无疑成为了跨越“三座HDU-2159 FATE 二维完全背包
最近xhd正在玩一款叫做FATE的游戏，为了得到极品装备，xhd在不停的杀怪做任务。久而久之xhd开始对杀怪产生的厌恶感，但又不得不通过杀怪来升完这最后一级。现在的问题是，xhd升掉最后一级还需n的经验值，xhd还留有m的忍耐度，每杀一个怪xhd会得到相应的经验，并减掉相应的忍耐度。当忍耐FATE（HDU 2159）（完全背包）
题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2159 题目大意： n->所需的经验值 m->最大的忍耐度 k->怪兽的种类数 s->最多的杀怪数 每个怪兽有两个属性：a->可获得经验值；b->减掉的忍耐度 怪兽有无数个 题解： 我们可以以忍耐值为限制，求每个状态（范围内的忍耐值）下可获得的最