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差分隐私编程实践指南

Programming Differential Privacy是一个开源项目,提供在线电子书资源,专注于差分隐私编程技术的教育。该项目结合理论解释和实际代码示例,帮助开发者和研究者理解并应用差分隐私概念。项目还包含详细的构建说明,便于读者实践学习。适合对数据隐私保护和安全技术感兴趣的技术人员参考。

d2l-en - 互动深度学习教程,结合代码、数学与讨论
D2L.aiGithubJupyter笔记本开源书籍开源项目机器学习深度学习
这本开源书籍使用Jupyter笔记本无缝整合深度学习的概念、背景和代码,免费提供给所有人。书中包含可运行代码、技术深度和社区讨论,帮助读者解决实际问题并成长为应用机器学习科学家。
privacy - 用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库
GithubPython库TensorFlow Privacy差分隐私开源项目机器学习梯度裁剪
TensorFlow Privacy 是一个用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库。它实现了 TensorFlow 优化器,并提供计算隐私保证的教程和分析工具。该库兼容 TensorFlow 2.x,支持基于 Keras 的估计器。TensorFlow Privacy 持续更新,最新版本分为两个 PyPI 包:用于差分隐私模型训练的 tensorflow-privacy 和用于经验隐私测试的 tensorflow-empirical-privacy。
d2l-zh - 深度学习的全面入门指南
D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习
《动手学深度学习》是一个免费在线资源,提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例,旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家,适合自学和教学使用,包含可运行的代码和工程技能训练。
opacus - 简化PyTorch差分隐私训练流程
GithubOpacusPyTorch差分隐私开源项目机器学习隐私引擎
Opacus库简化了在PyTorch模型中实现差分隐私训练的流程,只需最少量的代码修改,且对训练性能影响小。用户可以实时在线监控隐私预算的使用情况。Opacus适用于机器学习从业者和差分隐私研究人员,提供简便的安装方式和详细的教程,帮助用户快速上手。丰富的使用案例和迁移指南使其成为探索差分隐私领域的重要工具。
pbdl-book - 将深度学习与物理模拟融合 革新数值计算方法
GithubPDE问题Physics-based Deep Learning开源项目数值方法深度学习物理模拟
Physics-based Deep Learning book探讨了深度学习在物理模拟中的应用,重点关注基于场的模拟。内容涵盖监督学习、物理约束、可微分模拟和强化学习等主题,并提供Jupyter notebook实例。该书致力于结合数据驱动方法和传统数值技术,以提升模拟性能。通过流体动力学和不确定性量化等案例,展示了物理深度学习在计算效率和精度方面的应用前景。书中深入探讨了深度学习与物理知识的结合方式,同时保留了对数值方法的深入理解。实例说明如何利用深度学习解决PDE问题,强调了物理约束在学习过程中的重要性。此外,还介绍了差分物理训练和改进的学习方法,为读者提供了全面的物理深度学习入门指南。
Practical-Cryptography-for-Developers-Book - 开发者实用密码学指南 从基础概念到前沿技术
Github加密算法哈希函数密码学开发者开源项目数字签名
这是一本针对开发者的实用密码学指南,内容涵盖哈希函数、MAC码、密钥派生、对称和非对称加密等核心概念。书中深入讲解AES、RSA、椭圆曲线密码学、安全随机数生成以及量子安全密码学等技术,并提供大量Python等语言的代码示例。作为免费开源的技术书籍,它适合想要掌握现代密码学实践应用的开发人员和安全爱好者。
free-programming-books - 多语言免费编程学习资源库
GitHubGithub免费编程资源多语言开源开源项目编程书籍
free-programming-books是一个开源项目,收录了多语言的免费编程学习资源。包括编程书籍、在线课程、交互式教程和练习题等多种形式,涵盖数十种编程语言和主题。由Free Ebook Foundation管理维护,是GitHub上最受欢迎的资源库之一,为全球编程学习者提供丰富的免费材料。
awesome-privacy - 开源隐私和安全工具精选指南
Github双因素认证密码管理器开源软件开源项目数据加密隐私保护
本指南精选了各类注重隐私和安全的开源应用及服务,涵盖密码管理、加密通讯、安全浏览等多个领域。通过详细分类和推荐,为用户提供可靠的替代方案,帮助保护个人数据和在线隐私,减少对大型科技公司的依赖。对于重视数字安全的用户来说,这是一份实用的参考资源。
smartnoise-sdk - 差分隐私数据分析与合成工具包
GithubSQL查询SmartNoise SDK合成数据差分隐私开源项目数据保护
SmartNoise SDK是一个专注于表格数据差分隐私的开源工具包,包含smartnoise-sql和smartnoise-synth两个主要组件。前者用于执行差分隐私SQL查询,后者用于生成差分隐私合成数据。该SDK支持MWEM和PATE-CTGAN等隐私保护算法,适用于Python 3.7及以上版本。SmartNoise SDK为研究人员和数据科学家提供了在保护个人隐私的同时进行数据分析和合成的能力,并配备详细文档和示例代码以便快速上手。
dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南
Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识,适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解,并深入探讨PyTorch的部分功能,适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献,确保内容实用且前沿。
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