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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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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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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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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掌握了Python基本概念知识后，跟着本课程进阶学习Python。

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本课程中您将学习到Python的高阶使用：Python正则表达式；Python耳熟能详的工具包使用；学习如何调试程序；Python迭代器、生成器和装饰器的使用；使用Python实现一个网站。

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程就是如何在程序中实现两台计算机的通信。现如今的互联网时代联机已随处可见，而网络编程作为网络通信基础之一尤为重要。本课程将带领大家使用Python语言从了解网络的基础知识开始到socket模块实现TCP、UDP程序，进一步帮助学员了解网络通信程序的实现。

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本课程主要介绍Python的使用背景，及基本语法，手把手从零基础教学，务必让每一位学员能够完成从tcl到Python的华丽转身。

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掌握了Python基本概念知识后，跟着本课程进阶学习Python。

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本课程中您将学习到Python的高阶使用：Python正则表达式；Python耳熟能详的工具包使用；学习如何调试程序；Python迭代器、生成器和装饰器的使用；使用Python实现一个网站。

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不足之处，来分析竞争对手的信息等等，但是这些的首要条件就是数据的采集。而爬虫作为获取数据的重要途径，显得尤为重要。本课程将带领大家使用Python语言从了解网页的基本组成开始到深入了解爬虫原理及框架的使用。

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Python是时下最为流行的编程语言之一，在诸多领域都有着广泛的应用；其优雅的语法、简单的规则让程序员在更短的时间内实现更多的功能。本课程介绍了Python的“前世今生”和Python的用处；Python的基础使用和Python的开发环境；Python中内

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序，用户只需要有浏览器即可，不需要再安装其他软件。而Python在Web程序开发领域也提供了诸多的工具。本课程将带领大家使用Python语言从了解Web基础知识开始到Python Web框架的使用，进一步帮助学员了解Python中Web程序的实现。

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本课程主要介绍Python语言的代码特点，并通过华为云 AI开发平台 ModelArts进行代码的操作演示。

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