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工具&框架
🚧 『Galileo』京东出品的图深度学习框架
github.com/JDGalileo/g…
Galileo(伽利略)是京东出品的图深度学习框架,具备超大规模、易使用、易扩展、高性能、双后端等优点,旨在解决超大规模图算法在工业级场景的落地难题,提供图神经网络和图嵌入等模型的训练评估及预测能力。Galileo 图深度学习框架采用分层设计理念,主要分为分布式图引擎、图多后端框架、图模型三层。
🚧 『PersonalizedFL』个性化联邦学习工具库
github.com/microsoft/P…
PersonalizedFL 是基于 PyTorch 的联邦学习代码库,面向研究设计,具有易于学习、易于扩展、用于公平比较等特点,同时为了快速入门而舍弃了很多不常用的扩展。作为初始版本,PersonalizedFL 当前支持的算法包括 FedAvg、FedProx、FedBN、FedAP、MetaFed,并且更多算法在开发中。
🚧 『Papyri』IPython和Jupyter中构建与发布文档工具
github.com/jupyter/pap…
Papyri 可以在 IPython 和 Jupyter 中构建、发布、安装和渲染文档,旨在帮助构建更好的科学生态系统。Papyri 具备以下特性:跨库的双向交叉链接、导航、图像嵌入、数学公式渲染。作者在
这里
阐述了项目的起源和后续规划。
🚧 『lamda』安卓逆向 & 自动化辅助框架
github.com/rev1si0n/la…
这是一个用于安卓逆向及自动化的辅助框架,它以编程化的接口大幅减少手动操作,减少在琐碎问题上花费的时间。框架具备零依赖、调用简单、兼容性高、自动化操作手机等一系列特性。Repo 文档非常详细!对新手非常友好~
🚧 『torchimize』PyTorch 实现的数值优化算法
github.com/hahnec/torc…
Gauss-Newton(高斯 - 牛顿法)和 Levenberg-Marquardt(列文伯格-马夸尔特法) 是最常用的两种数值优化算法。torchimize 使用 PyTorch 库实现了这两种算法,从而达成『在GPU上实现基于 torch.Tensor 类的凸优化』这一目标。值得注意的是,torchimize 能够在每个循环迭代中并行地最小化几个最小二乘优化问题。
博文&分享
👍 TU Berlin『基于事件的机器人视觉』课程
www.youtube.com/playlist?li…
sites.google.com/view/guille…
『Event-based Robot Vision SS2020』是 TU Berlin(Technische Universität Berlin,柏林高等工业学校)开设的『视觉信息处理』课程,讲师 Guillermo Gallego 自 2019 年担任柏林工业大学和爱因斯坦数字未来中心 (ECDF) 的『机器人交互感知』的教授,研究重点是机器人技术、计算机视觉和应用数学的交叉领域。
课程讲授处理视觉信息的新方法、基于事件视觉技术(event-based vision)、事件相机(event-based camera)技术的实践经验,内容非常前沿,可以说是世界上第一门此类课程,涵盖的具体主题包括基于事件的传感器的生物启发式工作原理、运动估计、模式识别、信号处理与滤波(filtering)等等。课程提供了丰富的学习资料,除视频、课件、练习外,还有大量的学术论文和参考资料等。
👍 『机器学习』项目 /代码 / 博客文章等的分享社区
github.com/GokuMohanda…
madewithml.com/
这是一个机器学习的内容分享社区,作者 Goku Mohandas 曾就职于Apple。社区的主要内容围绕 MLOps(Machine Learning Operations)展开,并且强化了内容在『hands-on 动手实现』『intuition-first 直觉先行』『software engineering 软件工程』『focused yet holistic 拓展丰富』这四个方面的特性。
主题以 Lesson 的系列内容形式展开,每周更新,包含四个部分:intuition 概念、code 代码、application 应用、extensions 拓展。如果你想成为更好的软件工程师、更负责任地交付ML、掌握更实用的技能等,那可以试试这个网站!
数据&资源
🔥 『Python』迷你练手项目集锦
github.com/Python-Worl…
新手入门,想先找点简单的、几行代码就能搞定的小项目练练手?这个项目正合适!Ropo 收集整理了 102 个 mini 的 Python 小项目,非常适合初学者用来玩耍和练习。
🔥 『HUPD』哈佛 USPTO 专利数据集
github.com/suzgunmirac…
🔥 『迁移学习导论 (第二版)』配套代码
github.com/jindongwang…
jd92.wang/tlbook/
研究&论文
公众号回复关键字
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arxiv:2103.00710 传送门
综述个性化联邦
学习
(Personalized FL,PFL)的进展。讨论了PFL目前的发展阻碍,并将PFL分为基于数据的和基于模型的方法。展望PFL的发展轨迹、PFL的benchmarking、可信赖的PFL方法
PFL的发展阻碍
有限的FL框架
隐私保护约束。现有很多方法不满足隐私保护的需求,有的允许本地数据或元数据的共享,有的假设可以用能代表整体分布的代理数据集
PFL方法
基于数据的方法
目标是平滑掉统计上的异构性
数据增强,通常需要共享一些数据
当然可以。这里有一些
推荐
的
Python
学习
网站:
- 菜鸟教程(www.runoob.com):提供了大量的
Python
入门教程,包括语法、数据类型、流程控制、函数、模块等内容。
- 廖雪峰的官方网站(www.liaoxuefeng.com):提供了许多
Python
教程,其中包括
Python
的基础知识、进阶用法和实例演练。
-
Python
官方网站(www.
python
.org):提供了
Python
官方文档和相关资源,是
学习
Python
的好去处。
- PyPI(pypi.org):
Python
包管理系统,可以轻松地安装、卸载和管理
Python
库和模块。
希望这些网站能帮到您!