近年来，联邦学习作为解决数据孤岛问题的技术被广泛关注，已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。从3个层面系统阐述联邦学习算法。首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念；然后基于机器学习和深度学习对目前各类联邦学习算法进行分类比较和深入分析；最后分别从通信成本、客户端选择、聚合方式优化的角度对联邦学习优化算法进行分类，总结了联邦学习的研究现状，并提出了联邦学习面临的通信、系统异构、数据异构三大难题和解决方案，以及对未来的期望。
2022-08-15 10:48:24
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爬的这个页面 http://m.sinovision.net/newpneumonia.php
爬虫三步走：下载数据、解析数据、持久化数据
使用requests库下载，BeautifulSoup库解析，csv库存储
代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import time
class DataScrapyer:
def __init__(self):
self.headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) App
2022-08-13 16:23:29
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数学建模国赛优秀论文集锦-2020C：银行基于大数据挖掘对中小微企业的信贷决策问题
2022-08-13 07:41:55
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