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服务商入驻内容精选换一换
诺亚纵向联邦学习框架

本课程由华为诺亚的李老师介绍诺亚纵向联邦学习框架。包括联邦学习系统介绍、联邦学习原理、两方交互流程。

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服务商入驻相关内容
企业上云总体方法论及架构设计指导

方案规划设计、项目实施管理、持续的运营运维优化等问题。本课程针对性的讲解了企业在云上的治理体系、总体的上云方案及实施方法，给企业上云提供总体全面的方指导。

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服务商入驻更多内容
鲲鹏应用性能优化

HCIP-Kunpeng Application Developer V1.0 系列课程。本课程以通用性能优化方发为基础，介绍如何对鲲鹏应用进行性能优化，同时对鲲鹏生态中主流解决方案的优化思路及方法做了介绍。

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联邦学习基础理论

联邦学习（Federated Learning)，又称联合学习，作为一种分布式机器学习框架，能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下，让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程包含联邦学习系统介绍、业界发展以及分布式训练初步实现。

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联邦元学习

联邦学习（Federated Learning)，又称联合学习，作为一种分布式机器学习框架，能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下，让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程介绍横向联邦学习个性化算法的进阶：即元学习和联邦学习的结合。

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联邦学习应用

联邦学习（Federated Learning)，又称联合学习，作为一种分布式机器学习框架，能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下，让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程是介绍联邦学习业界应用，并指导用户上手一个自己的联邦学习应用。

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联邦元学习

联邦学习（Federated Learning)，又称联合学习，作为一种分布式机器学习框架，能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下，让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程介绍横向联邦学习个性化算法的进阶：即元学习和联邦学习的结合。

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华为云基础业务系列课程模拟自测

本次考试人员为即将入职华为和已经入职华为的软件类新员工，考试截止日期：无限制。请遵守考试秩序，考试之前请务必仔细阅读以下注意事项。

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编程知识与应用（GO语言）模拟自测

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Spark基于内存的分布式计算

本课主要讲述Spark基本概念，了解Spark中RDD、DataSet、DataFrame三种数据结构的异同点。理解Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming三种常用组件的特点。

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联邦学习系统进阶

联邦学习（Federated Learning)，又称联合学习，作为一种分布式机器学习框架，能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下，让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程是联邦学习进阶课程，介绍更加严苛的隐私保护方法和分布式算法进阶：FedOpt和FedMDGA。

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模型异构联邦学习

联邦学习（Federated Learning)，又称联合学习，作为一种分布式机器学习框架，能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下，让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程介绍模型异构联邦学习的定义、场景以及当前学术界和工业界的研究进展及经典算法。

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算法异构的松耦合联邦学习

联邦学习（Federated Learning)，又称联合学习，作为一种分布式机器学习框架，能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下，让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程介绍算法异构的松耦合联邦学习，并介绍基于数据生成器的松耦合联邦学习算

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纵向联邦学习技术与实践

联邦学习（Federated Learning)，又称联合学习，作为一种分布式机器学习框架，能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下，让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程介绍纵向联邦学习算法，包括数据对齐，线性拟合、逻辑回归、分类树、决策

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