iFLearner是一个强大且轻量的联邦学习框架，提供了一种基于数据隐私安全保护的计算框架， 主要针对深度学习场景下的联邦建模。其安全底层支持同态加密、秘密共享、差分隐私等多种加密技术， 算法层支持各类深度学习网络模型，并且同时支持Tensorflow、Mxnet、Pytorch等主流框架。
架构
iFLearner主要基于以下原则进行设计:
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事件驱动机制: 使用事件驱动的编程范式来构建联邦学习，即将联邦学习看成是参与方之间收发消息的过程， 通过定义消息类型以及处理消息的行为来描述联邦学习过程。
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训练框架抽象: 抽象深度学习后端，兼容支持Tensorflow、Pytorch等多类框架后端。
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扩展性高：模块式设计，用户可以自定义聚合策略，加密模块，同时支持各类场景下的算法。
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轻量且简单：该框架Lib级别，足够轻量，同时用户可以简单改造自己的深度学习算法为联邦学习算法。
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问题内容： 我一直在使用jQuery在基于Web的应用程序中完成整个AJAX魔术。但是，我来到了一个决定，我并不需要所有这些神奇功能jQuery有，除了它的AJAX功能（例如，，，和）。 您能推荐轻量级的跨浏览器AJAX库/框架（最大10 kb）吗？ 问题答案： 您可以通过删除不需要的模块来缩小jQuery的大小，只需修改Makefile文件即可。
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JavaScript 是一个轻量级的，面向对象的解释编程语言，允许我们交互的建成其他静态 HTML 网页。
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主要内容 课程列表 基础知识 专项课程学习 参考书籍 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 MDP和RL介绍8 9 10 11 Berkeley 暂无 链接 MDP简介 暂无 Shaping and policy search in Reinforcement learning 链接 强化学习 UCL An Introduction to Reinforcement Lea
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除了agent和环境之外，强化学习的要素还包括策略(Policy)、奖励(reward signal)、值函数(value function)、环境模型(model)，下面对这几种要素进行说明： 策略(Policy) ，策略就是一个从当环境状态到行为的映射； 奖励(reward signal) ，奖励是agent执行一次行为获得的反馈，强化学习系统的目标是最大化累积的奖励，在不同状态下执行同一个行
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强化学习（Reinforcement Learning）的输入数据作为对模型的反馈，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。与监督式学习之间的区别在于，它并不需要出现正确的输入/输出对，也不需要精确校正次优化的行为。强化学习更加专注于在线规划，需要在探索（在未知的领域）和遵从（现有知识）之间找到平衡。 Deep Q Learning.
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本文向大家介绍轻松学习C#的String类，包括了轻松学习C#的String类的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 字符串是由零个或多个字符组成的有限序列，是几乎所有编程语言中可以实现的非常重要和有用的数据类型。在C#语言中，字符串是System.String类的一个引用类型，但与其他引用类型不同的是，C#将字符串视为一个基本类型，可以声明为一个常量，并可以直接赋值。由于C#中的字符串是由Sy