- python+r方 內(nèi)容精選 換一換
-
本開發(fā)指南通過第三方平臺(tái)調(diào)用判題API的場(chǎng)景來介紹該服務(wù),第三方平臺(tái)上傳2道題目,利用API進(jìn)行自動(dòng)判題。2道題目分別為輸出本文和繪制圖形,并將返回結(jié)果提供第三方平臺(tái)完成判題。來自:其他本開發(fā)指南通過第三方平臺(tái)調(diào)用判題API的場(chǎng)景來介紹該服務(wù),第三方平臺(tái)上傳2道題目,利用API進(jìn)行自動(dòng)判題。2道題目分別為輸出本文和繪制圖形,并將返回結(jié)果提供第三方平臺(tái)完成判題。來自:其他
- python+r方 相關(guān)內(nèi)容
-
Flume是開源日志系統(tǒng)。是一個(gè)分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系統(tǒng),支持在系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方,用于收集數(shù)據(jù);同時(shí),F(xiàn)lume提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理,并寫到各種數(shù)據(jù)接受方。來自:其他Flume是開源日志系統(tǒng)。是一個(gè)分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系統(tǒng),支持在系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方,用于收集數(shù)據(jù);同時(shí),F(xiàn)lume提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理,并寫到各種數(shù)據(jù)接受方。來自:其他
- python+r方 更多內(nèi)容
-
聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning),又稱聯(lián)合學(xué)習(xí),作為一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架,能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程包含聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)介紹、業(yè)界發(fā)展以及分布式訓(xùn)練初步實(shí)現(xiàn)。來自:其他聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning),又稱聯(lián)合學(xué)習(xí),作為一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架,能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程包含聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)介紹、業(yè)界發(fā)展以及分布式訓(xùn)練初步實(shí)現(xiàn)。來自:其他聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning),又稱聯(lián)合學(xué)習(xí),作為一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架,能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程介紹橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)個(gè)性化算法的進(jìn)階:即元學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)的結(jié)合。來自:其他聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning),又稱聯(lián)合學(xué)習(xí),作為一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架,能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程是介紹聯(lián)邦學(xué)習(xí)業(yè)界應(yīng)用,并指導(dǎo)用戶上手一個(gè)自己的聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用。來自:其他聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning),又稱聯(lián)合學(xué)習(xí),作為一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架,能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程介紹橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)個(gè)性化算法的進(jìn)階:即元學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)的結(jié)合。來自:其他聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated Learning),又稱聯(lián)合學(xué)習(xí),作為一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架,能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下,讓多參與方或多計(jì)算結(jié)點(diǎn)之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)。本課程是介紹聯(lián)邦學(xué)習(xí)業(yè)界應(yīng)用,并指導(dǎo)用戶上手一個(gè)自己的聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用。來自:其他