参考:https://github.com/webankfintech/fate https://www.fedai.org/#/ 一.Docker Standalone 安装 FATE $ sh build_standalone_docker.sh FATE $ CONTAINER_ID=`docker run -t -d fate/standalone` FATE $ docker exec -t -i ${CONTAINER_ID} bash There are a few algorit…

“联邦对抗技术大赛”9月开战  微众银行呼唤开发者共同“AI创新”   从<第五元素>中的智能系统到<超体>中的信息操控,在科幻电影中人工智能已经发展到了极致.而在现实中,目前人工智能正在金融.医疗.教育等多领域落地,赋能实体经济发展.其中,金融行业与人工智能结合的想象空间和发展前景十分广阔,但也面临着“数据孤岛”与“AI安全”等问题. 为应对互联网金融和科技金融发展对人工智能技术提出的挑战,作为中国首家互联网银行,微众银行在中国人工智能学会主办的2019第二届中国“AI+”创新创…

个人情况 2017年毕业,普通本科,计算机科学与技术专业,毕业后在一个二三线小城市从事Java开发,2年Java开发经验.做过分布式开发,没有高并发的处理经验,平时做To G的项目居多.写下面经是希望给各位有相同面试公司的小伙伴做个参考,同时也希望记下自己的一些收获和踩下的坑. 简历投递 当时有考虑到深圳发展,所以在BOSS上投了微众银行,第一面是电话面试.期间约了两次才约到电面.第一次约的星期一晚上七点,但是等了半小时没来电话.后来BOSS说有事,改约星期三晚上七点半.岗位:Java开发工程师…

本文为微众银行大数据平台:周可在 nMeetup 深圳场的演讲这里文字稿,演讲视频参见:B站 自我介绍下,我是微众银行大数据平台的工程师:周可,今天给大家分享一下 Nebula Graph 在微众银行 WeDataSphere 的实践情况. 先来说下图数据库应用背景. WeDataSphere 图数据库架构是基于 JanusGraph 搭建,正如邸帅在演讲<NebulaGraph - WeDataSphere 开源介绍>中提及的那样,主要用于解决微众银行数据治理中的数据血缘问题.在使用 Jan…

内容来源:华为开发者大会2021 HMS Core 6 AI技术论坛,主题演讲<MindSpore联邦学习框架解决隐私合规下的数据孤岛问题>. 演讲嘉宾:华为MindSpore联邦学习工程师 大家都知道,人工智能的发展离不开广泛的数据支撑.数据是基础,也是关键.但行业中小规模.碎片化,亦是大规模.高质量的数据都很难获取,涉及到工程.监管和隐私合规多方面的问题.这也就导致人工智能产业面临数据孤岛挑战,比如企业获得用户数据越来越难.企业内不同部门数据难合作.同行业企业数据难以共享.跨行业数据难以发…

一个类的成员可以有:另一个类的对象,类的自身指针,自身类对象的引用(私有的如何初始化呢,所以不行,换成静态的可以),自身类对象(构造时如何初始化呢?) class A{ public: A(){} A(A* a); static A &reA; private: A *ptrA; }; A& A::reA = A(); 考查*++p的运算:  ++*p,先获得p指向的变量,再对这个变量自增,所以c变成了d char arr[] = "abcdefghij",*p=arr…

近日,微众银行联邦学习FATE开源社区迎来了两位新贡献者——来自腾讯的刘洋及秦姝琦,作为云计算安全领域的专家,两位为FATE构造了新的功能点,并在Github上提交修复了相关漏洞.(Github项目地址:https://github.com/FederatedAI/FATE )从FATE的面世,到贡献者激励制度的推出,参与开源社区建设的数据安全行业从业者不断踊现,FATE在业内的关注度.价值认可度逐步提升,联邦学习生态正进一步深化及拓展. AI时代数据安全问题严峻,联邦学习是必经解决路径 人工智…

本文链接:https://blog.csdn.net/Sinsa110/article/details/90697728代码微众银行+杨强教授团队的联邦学习FATE框架代码:https://github.com/WeBankFinTech/FATE谷歌联邦迁移学习TensorFlow Federated (TFF)框架代码:https://www.tensorflow.org/federated/论文Towards Federated Learning at Scale: System Desi…

数据孤岛.数据隐私以及数据安全,是目前人工智能和云计算在大规模产业化应用过程中绕不开的“三座大山”. “联邦学习”作为新一代的人工智能算法,能在数据不出本地的情况下,实现共同建模,提升AI模型的效果,从而保证数据隐私安全,突破数据孤岛和小数据的限制,这无疑成为了跨越“三座大山”的途径之一.因此,作为联邦学习全球首个工业级开源项目,FATE也受到了各方关注,开发者们对加入社区建设纷纷表示期待.(FATE开源社区地址:https://github.com/FederatedAI/FATE) 而在贡献…

联邦学习简介        联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全.保护终端数据和个人数据隐私.保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习.其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法.联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础. 联邦学习的系统构架       以包…