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000
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01401nam0 2200301 450
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001
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CAL 0120217169984
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010
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@a978-7-121-40792-5@dCNY119.00
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@a20210512d2021 em y0chiy50 ea
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@achi
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@aCN@b110000
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@aa a 000yy
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@ar
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@a联邦学习实战@Alian bang xue xi shi zhan@d= Practicing federated learning@f杨强 ... [等] 著@zeng
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@a北京@c电子工业出版社@d2021.05
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@axv, 323页@c彩图@d24cm
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@a题名页题其余责任者: 黄安埠, 刘洋, 陈天健
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@a杨强, 微众银行首席人工智能官和香港科技大学计算机科学与工程系讲席教授。
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@a有书目 (第299-323页)
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@a本书以实战为主 (包括对应用案例的深入讲解和代码分析), 兼顾对理论知识的系统总结。全书由五部分共19章构成。第一部分简要介绍了联邦学习的理论知识点 ; 第二部分介绍如何使用Python和FATE进行简单的联邦学习建模 ; 第三部分是联邦学习的案例分析, 筛选了经典案例进行讲解, 部分案例用Python代码实现, 部分案例采用FATE实现 ; 第四部分主要介绍和联邦学习相关的高级知识点, 包括联邦学习的架构和训练的加速方法等 ; 第五部分是回顾与展望。
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@aPracticing federated learning@zeng
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@a机器学习@Aji qi xue xi
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@aTP181@v5
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@a杨强@Ayang qiang@4著
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@a黄安埠@Ahuang an bu@4著
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@a刘洋@Aliu yang@4著
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@a陈天健@Achen tian jian@4著
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0
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@aCN@c20210906
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905
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@a河南城建学院图书馆@dTP181@eY242-2
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| 联邦学习实战= Practicing federated learning/杨强 ... [等] 著.-北京：电子工业出版社，2021.05 |
| xv, 323页：彩图；24cm |
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| ISBN 978-7-121-40792-5：CNY119.00 |
| 本书以实战为主 (包括对应用案例的深入讲解和代码分析), 兼顾对理论知识的系统总结。全书由五部分共19章构成。第一部分简要介绍了联邦学习的理论知识点 ; 第二部分介绍如何使用Python和FATE进行简单的联邦学习建模 ; 第三部分是联邦学习的案例分析, 筛选了经典案例进行讲解, 部分案例用Python代码实现, 部分案例采用FATE实现 ; 第四部分主要介绍和联邦学习相关的高级知识点, 包括联邦学习的架构和训练的加速方法等 ; 第五部分是回顾与展望。 |
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正题名：联邦学习实战
索取号：TP181/Y242-2
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1514447
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215144476
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自科库301/301自科库 39排3列2层/
[索取号:TP181/Y242-2]
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在馆
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