各位观众老爷，大家好！今天给大家带来一场关于MySQL Federated存储引擎的盛宴，主题是：“跨数据库查询的性能与局限”。保证让大家吃饱喝足，扶墙而出！ 开场白：跨库查询的那些事儿 在数据库的世界里，数据往往分散在不同的地方，就像你家的袜子，总是不成双成对地出现在不同的角落。有时候，我们需要把这些数据整合起来，进行分析或者生成报表。最直接的办法当然是把数据复制一份到同一个数据库，但这就像把所有袜子都塞进一个抽屉，迟早会爆炸的！ 这时候，跨库查询就派上用场了。它可以让我们直接从不同的数据库读取数据，而不需要复制数据。就像你可以直接走到不同的房间去拿袜子，而不用把所有袜子都搬到客厅。 MySQL提供了多种跨库查询的方式，例如使用FEDERATED存储引擎、使用mysqldump导出数据再导入、编写自定义的ETL脚本等等。今天我们重点聊聊FEDERATED存储引擎，这个家伙就像一个“传送门”，能让你直接访问其他MySQL服务器上的表。 什么是Federated存储引擎？ FEDERATED存储引擎允许你访问位于远程MySQL服务器上的表，就像访问本地表一样。它实际上并不存储任何数据，只 …
JS `Federated Learning` `Secure Aggregation` (`Homomorphic Encryption`) `Client-Side` `Training`
各位观众，各位朋友，大家好！我是你们的老朋友——码农老王。今天咱们不开车，不开玩笑，正儿八经地聊聊一个既高大上又接地气的技术：联邦学习中的安全聚合，尤其是结合同态加密和客户端训练的那种！ 这玩意儿听起来像科幻电影里的黑科技，但实际上，它已经在悄悄地改变着我们的生活。想象一下，你的手机每天都在帮你训练AI模型，但你的隐私数据却始终牢牢地掌握在自己手中，是不是很酷？ 好，废话不多说，咱们这就开始今天的讲座。 第一部分：联邦学习是什么？为啥需要安全聚合？ 咱们先来聊聊啥是联邦学习。简单来说，联邦学习就是让多个参与者（比如你的手机、医院的服务器、银行的数据库）在不共享原始数据的前提下，共同训练一个机器学习模型。 想想看，以前我们训练模型，总是要把所有数据集中到一个地方，这不仅侵犯隐私，还可能违反法律法规。但有了联邦学习，大家只需要贡献自己本地的模型参数，然后由一个中央服务器（或者直接是参与者之间）进行聚合，就能得到一个全局模型。 就像大家一起拼图，每个人都只拼自己那一块，最后把所有拼图块拼起来，就能看到完整的图案。 但是，这里有一个大问题：模型参数也可能泄露隐私！ 比如，攻击者可以通过分析模型 …
JS `Federated Learning` `Algorithms` (`Federated Averaging`) 在浏览器中的实现
各位前端的靓仔们，晚上好！我是你们的野生前端架构师，今儿咱不聊 Vue，不唠 React，咱们来点刺激的——浏览器里的 Federated Learning！ 啥？你问我 Federated Learning 是啥？简单来说，就是“数据不出门，模型来回跑”。想象一下，你有一堆数据，我有一堆数据，咱俩都不想给对方看，但又想一起训练出一个牛逼的模型。 Federated Learning 就是干这个的！ 今天，咱们就来聊聊如何在浏览器里实现 Federated Averaging，也就是联邦学习里最基础也最常用的算法。准备好了吗？发车！ 第一站：理论先行，知其所以然 在咱们撸代码之前，先简单回顾一下 Federated Averaging (FedAvg) 的核心思想： 数据本地化: 每个客户端（在这里就是每个浏览器）都拥有自己的数据集，数据不会上传到中央服务器。 本地训练: 每个客户端使用自己的数据，在本地训练一个模型。 参数聚合: 客户端将训练好的模型参数（比如神经网络的权重）上传到中央服务器。 全局平均: 中央服务器对所有客户端上传的参数进行平均，得到一个全局模型。 模型分发: 中央 …
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JS `Federated Learning` (联邦学习) 在浏览器端的隐私保护 AI
咳咳，各位听众朋友们，大家好！今天咱们来聊聊一个听起来高大上，但其实挺接地气的玩意儿——浏览器端的联邦学习，一个能保护你隐私的AI小卫士。 一、开场白：隐私，隐私，还是隐私！ 话说现在，数据就是金子。但金子多了，也容易引来“梁上君子”。各种APP、网站，恨不得把你裤衩什么颜色都摸清楚。这年头，谁还没点隐私焦虑症啊？ 这时候，联邦学习就像个侠客，跳出来说：“别怕，我来保护你们的数据！”它能在不暴露你数据的前提下，让AI变得更聪明。是不是有点意思？ 二、联邦学习是啥玩意？（通俗解释） 联邦学习，英文叫Federated Learning，简称FL。你可以把它想象成一群厨师（用户），每个人都有自己独特的菜谱（数据）。传统的做法是，把所有菜谱都交给一个大厨（服务器），让他研究出一个“葵花宝典”（AI模型）。 但联邦学习不一样，它让每个厨师都在自己的厨房（本地设备）里，根据大厨给的“通用菜谱”（初始模型）练习做菜。然后，每个厨师把自己的练习心得（模型更新）告诉大厨，大厨再把这些心得汇总，改进“通用菜谱”。如此循环往复，最终大家都能做出美味佳肴，而且谁也没暴露自己的独家菜谱！ 三、浏览器端的联邦学 …
联邦学习 (Federated Learning)：隐私保护下的分布式训练
联邦学习：当数据“宅”起来，还能一起变聪明 想象一下，你是一个美食家，想研究出一道独门秘方。你走访了全国各地的小餐馆，每家都有自己的拿手好菜，但老板们都非常“护犊子”，不愿意把配方透露给你，生怕你抢了他们的生意。怎么办呢？ 联邦学习，就有点像解决这个难题的“妙手厨神”。它让各个餐馆（也就是我们常说的数据拥有者）不用把自己的菜谱（也就是数据）交给你，而是各自在自己的厨房（本地数据）里，按照你给的“烹饪指南”（模型算法）进行训练，然后把“心得体会”（模型更新）告诉你。你综合大家的“心得体会”，不断改进“烹饪指南”，让大家再根据新的“烹饪指南”继续训练。就这样，大家在保护自己独门配方的前提下，一起把菜做得越来越好吃！ 这就是联邦学习的核心思想：在保护数据隐私的前提下，让多个参与者共同训练一个机器学习模型。 听起来是不是有点科幻？但实际上，联邦学习已经悄悄地渗透到我们生活的方方面面，比如： 手机上的“智能推荐”： 你的手机会根据你的使用习惯，推荐你可能喜欢的App、新闻或者商品。这些推荐背后，就可能用到了联邦学习。各个手机厂商不用收集你的个人数据，而是让你的手机在本地进行模型训练，然后把训练结 …