十大主流联邦学习框架：技术特性、架构分析与对比研究
联邦学习（Federated Learning，FL）作为机器学习领域的关键技术范式，实现了在保障数据隐私的前提下进行分布式模型训练。 为推进联邦学习模型的研发与部署，业界开发了多种开源及商业框架工具。这些基础库为联邦学习的技术实践提供了核心支持，包括模型训练、数据安全保护、通信协议以及结果聚合等关键功能。随着可用工具的持续增加，选择适配具体应用场景的框架对实现最优模型性能具有决定性影响。 联邦....
基于微软Synchronization Services双向同步技术在企业项目中的架构应用研究
项目应用场景： 某客户是一个大型集团企业的信息部门，掌管着企业几百台服务器，并且以后会不断扩充； 为了更好的维护信息办的服务器；信息部门需要开发一套维护系统，来记录各个服务器的相关状态信息（如，IP、所安装在服务器的应用系统和相关信息等），便于维护和查询；客户维护人员可以携带笔记本脱机即时编写维修服...
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金融级分布式架构
SOFAStack™（Scalable Open Financial Architecture Stack）是一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件，也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
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