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联邦学习中标签分布偏差的“数据药方”：客户端预处理的深度实践与考量
在联邦学习（Federated Learning, FL）的宏大愿景里，数据隐私被置于核心，模型在本地客户端数据上训练，而非直接收集原始数据。这听起来很美，但现实往往比想象中复杂，尤其当我们的模型在实际场景中“接地气”时，一个棘手的问题浮...
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A/B 测试中常见的错误区域：避免这些陷阱，让你的实验更有价值
A/B 测试中常见的错误区域：避免这些陷阱，让你的实验更有价值 在数字营销领域，A/B 测试已经成为优化网站、应用程序和广告等内容的标准方法。通过比较两个或多个版本，我们可以找出最有效的设计和策略，从而提高转化率、用户参与度或其他关键...
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RISC-V向量扩展如何赋能Transformer推理加速：原理、实践与未来展望
Transformer模型，作为当下人工智能领域，特别是自然语言处理和计算机视觉的核心基石，其强大的能力背后是惊人的计算开销。无论是训练还是推理，动辄上亿甚至上千亿的参数量，都让传统的CPU捉襟见肘。我们都知道，像BERT、GPT这类大型...
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边缘设备MQTT双向认证：证书与密钥安全管理的实战挑战与破局之道
嘿，伙计们，今天我们来聊点硬核的——在边缘设备上实现MQTT over TLS/SSL双向认证，这事儿听起来就让人头疼，尤其是涉及到证书管理和密钥安全存储。我得说，这简直是个噩梦，但也正是其魅力所在，对吧？毕竟，没有安全，物联网（IoT）...
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边缘设备数据可信存证与权限管理：突破区块链共识瓶颈的混合架构实践
在物联网（IoT）与边缘计算日益普及的今天，海量的边缘设备正源源不断地生成数据。这些数据，从传感器读数到工业设备状态，其真实性、完整性和访问权限的精细管理，正成为数字信任体系中的关键一环。我们常常听到“区块链”被视为解决这些问题的银弹，因...