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【区块链与隐私保护系列】基于Linux的TensorFlow Federated安装与使用
一、Tensorflow Tederated安装 基础环境： 操作系统：Ubuntu20.04 首先，安装Anaconda： 具体的安装步骤可以查看这篇文章，亲测实用，https://blog.csdn.net/ITBigGod/article/details/85690257 然后，安装TensorFlow： conda create -n tff (创建名为tff的虚拟环境） condmysql备份工具Xtrabackup(五)
mysql和mariadb 关系 自行百度吧 mysql和mariadb 关系 自行百度吧 mysql和mariadb 关系 自行百度吧 Xtrabackup介绍 Xtrabackup是由percona开源的免费数据库热备份软件，它能对InnoDB数据库和XtraDB存储引擎的数据库非阻塞地备份（对于MyISAM的备份同样需要加表锁）；mysqldump备份zabbix各种监控类型(十)
zabbix自带各种类型的监控 监控项类型不止以上这些 监控项类型不止以上这些 监控项类型不止以上这些 1 zabbix客户端 我们自定义一个zabbix 客户端类型的监控项 配置文件解析 cat /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf |grep -Ev "^$|^#" PidFile=/var/run/zabbix/zabbix_agentd.pStateful TFF
TFF是不追踪或者维持tff.CLIENTS端任何东西的，在之前的博客TFF Frame的Case代码里，用户的模型是在拿到server_message后重建的（也就是只训练几轮local_model_variables）而不是一直保持、追踪的。发这篇reconstrction文章的谷歌那批人说，因为现实应用的限制，所以stateless更好，然后TFF也是Tensorflow Federated(TFF)框架整理（下）
之前提到的方法，完全没有提供任何的反向传播/优化过程，都是tff.templates.IterativeProcess帮我们处理好的，我们每次传入当前state和训练集就可以得到新的state和metrics。为了更好的定制我们自己的优化方法，我们需要自己编写tff.template.IterativeProcess方法，重写initialize和next方联邦学习 Federated learning Google I/O‘19 笔记
Federated Learning: Machine Learning on Decentralized data https://www.youtube.com/watch?v=89BGjQYA0uE 1. Decentralized data Edge devices can data live at the edge? On-device inference offers improved latencyworks offlinebetter battery lifeprivacy advant