在联邦场景下，C个知识图谱位于不同的客户端上。知识图谱拥的实体集合之间可能会存在重叠，而其关系集合和元组集合之间则不会重叠。我们联系一下现实场景看这是合理的，比如在不同客户端对应不同银行的情况下，由于不同银行都有着自己的业务流程，所以关系集合不重叠。本文我们来看具体在实验环节怎么去划分联邦异构知识图谱数据。
然而，目前大多数域泛化方法需要将不同领域的数据进行集中收集。然而在现实场景下，由于隐私性的考虑，数据常常是分布式收集的。因此我们需要考虑联邦域泛化（federated domain generalization, FedDG）方法。这里需要注意的是，传统的域泛化方法常常要求直接对齐表征或操作数据，这在联邦场景下是违反数据隐私性的。此外对于跨域的联邦学习，由于客户端异构的数据分布/领域漂移（如不同的
Pytorch处理图像的一些入门，内含os和PIL库相关的图像处理方法
有关Transforms使用的简介
我们在打扑克，一摞的扑克牌就相当于dataset，拿牌的手相当于神经网络。而dataloader相当于抽牌的过程，它可以控制我们抽几张牌，用几只手抽牌。
终于卷到神经网络了 ...(˘̩̩̩ε˘̩ƪ)
主要介绍神经网络中的卷积层操作，包括构建卷积层、处理图像、可视化
主要介绍神经网络中的最大池化操作，以及最大池化的作用
主要介绍神经网络线性层的计算，即torch.nn.Linear的原理及应用。并插入一些神经网络的其他层介绍，及调用pytorch中网络模型的方法。
“搭个网络真不难，像呼吸一样简单。”周华健学长如是地说（狗头）
介绍MAE、MSE、交叉熵三种损失函数计算及使用方法，以及反向传播的作用。
Kruskal 重构树 这是一种用于处理与最大/最小边权相关的一个数据结构。 其与 kruskal 做最小生成树的过程是类似的，我们考虑其过程： 按边权排序，利用并查集维护连通性，进行合并。 如果我们在合并时，新建一个节点，其权值为当前处理的边的权值，并将合并的两个节点都连向新建的节点，那么就可以得
AI学习过程中，常见的名词解析 ### 中位数 将数据从小到大排序，奇数列，取中间值，偶数列，中间两个值的平均，可做为销售指标 ### 众数 一组数据中，数值出现最多的那个。反映哪款产品，销量最好 ### 平均数 比赛中，去掉最高、最低分，然后以平均数做为选手的最终得分 ### 损失函数（loss
1 前言 众所周知，Spring可以帮我们管理我们需要的bean。在我们需要用到这些bean的时候，可以很方便的获取到它，然后进行一系列的操作。比如，我们定义一个bean MyTestBean public class MyTestBean { private String testStr = "t
深度学习在很大程度上影响了遥感影像分析领域的研究。然而，大多数现有的遥感深度模型都是用ImageNet预训练权重初始化的，其中自然图像不可避免地与航拍图像相比存在较大的域差距，这可能会限制下游遥感场景任务上的微调性能。
Rust 语言由 Mozilla 开发，最早发布于 2014 年 9 月，是一种高效、可靠的通用高级语言。其高效不仅限于开发效率，它的执行效率也是令人称赞的，是一种少有的兼顾开发效率和执行效率的语言。
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。
作者：京东科技 葛星宇 1.前言 本文除特殊说明外，所指的都是fate 1.9版本。 fate资料存在着多处版本功能与发布的文档不匹配的情况，各个模块都有独立的文档，功能又有关联，坑比较多，首先要理清楚各概念、模块之间的关系。 2.网络互联架构 1. 概念解释： RollSite是一个grpc通信组
本文介绍在Anaconda中，为Python的虚拟环境安装第三方库与Spyder等配套软件的方法。 在文章创建Anaconda虚拟Python环境的方法中，我们介绍了在Anaconda环境下，创建、使用与删除Python虚拟环境的方法；而创建虚拟环境后，就需要在对应的环境内配置各类库与软件，本文就对
ST表 在RMQ（区间最值）问题中，著名的ST算法就是倍增的产物。ST算法可以在 \(O(n \log n)\) 的时间复杂度能预处理后，以 \(O(1)\) 的复杂度在线回答区间 [l, r] 内的最值。 当然，ST表不支持动态修改，如果需要动态修改，线段树是一种良好的解决方案，是 \(O(n)\
