docker 安装 客户端工具 操作XuperDB 操作Distributed AI 案例应用-线性回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 案例应用-逻辑回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 系统详解 部署架构 计算需求方(Requester) 任务执行节点(Executor Node) 数据持有节点(DataOwner 保证多方数据联合建模的全链路可信 架构概览 PaddleDTX由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一 方为任务执行节点，多个任务执行节点组成一个SMPC（多方安全计算）网 络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确认后执行任务。 数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 分片。通过这些 机制，实现了在不泄漏隐私的前提下充分且安全地利用存储资源。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为 数据持有节点加入到去中心化存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的 最大价值。 1.3 区块链网络 训练任务和预测任务通过区块链网络广播到任务执行节点，后者继而执行训练 任务和预测任务。数据持有节点和存储节点在副本保持证明、健康状态监控过 程中，通过区块链网络实现信息交换。

比安装预先编译好的软件包更加麻烦，但也有一些好 处： 你可以密切追随 Krita 的开发进度。如果你定期从开发代码仓库获取最新 代码编译 Krita，你将可以试用许多正在开发的新功能。 你可以在构建时为你的处理器进行优化。预构建的软件包往往只能针对最 低通用特性进行优化。 你可以马上获得全部程序问题修复。 你可以向我们的程序员提供反馈新功能的问题，帮助我们进行软件测试。 这对 Krita 的开发来说至关重要，以至于我们会在关于对话框里列出经常 的笔刷引擎还可以营造许多其他有趣的效果， 大胆地去进行尝试吧！ 要调整笔刷效果，可以点击工具栏的“笔刷选项”下拉面板，也可以按 F5 直接 弹出。你可以把修改过的笔刷选项保存成到预设。按 F6 可以快速访问“笔刷预 设” 工具面板。 笔刷可以画出各种颜色，那么计算机又是如何理解色彩的呢？ 色彩 人眼可以分辨几百万种颜色，色彩是人类对射入眼睛的光线的感知，而光是一 种电磁波。任何物体的表面都会反射、吸收不同波长的电磁波 具时，在画布的任意一处点击右键 即可弹出。它是一个圆形的工具面板， 可供用户快速选择笔刷预设、调整笔刷选项、前景色和背景色、近期用过的颜 色、控制视图等。 你可以给你的笔刷预设指定标签，然后以标签为组在弹出面板上加载笔刷预 设。例如，你可以把 Inking (描线) 标签指定给几个描线常用的笔刷预设，然后 在弹出面板加载该标签，它便会显示这几个笔刷预设。 浮动画具板的右下方有一个“标签”按钮，可按组加载标签相同的笔刷预设。如

比安装预先编译好的软件包更加麻烦，但也有一些好 处： 你可以及时跟踪 Krita 的最新开发进度。如果你定期从开发代码仓库获取 最新代码编译 Krita，你将可以试用许多正在开发的新功能。 你可以在构建时为你的处理器进行优化。预构建的软件包往往只能针对最 低标准的 CPU 进行优化。 你可以立即获得全部已完成的程序缺陷修复。 你可以向我们的程序员提供反馈新功能中的问题，帮助我们进行软件测 试。这对 Krita 的开发来说至关重要，以至于我们会在关于对话框里列出 的笔刷引擎还可以营造许多其他有趣的效果， 大胆地去进行尝试吧！ 要调整笔刷效果，可以点击工具栏的“笔刷选项”下拉面板，也可以按 F5 直接 弹出。你可以把修改过的笔刷选项保存成到预设。按 F6 可以快速访问“笔刷预 设” 工具面板。 笔刷可以画出各种颜色，那么计算机又是如何理解色彩的呢？ 色彩 人眼可以分辨几百万种颜色，色彩是人类对射入眼睛的光线的感知，而光是一 种电磁波。任何物体的表面都会反射、吸收不同波长的电磁波 具时，在画布的任意一处点击右键 即可弹出。它是一个圆形的面板，可供 用户快速选择笔刷预设、调整笔刷选项、前景色和背景色、近期用过的颜色、 控制视图等。 你可以给你的笔刷预设指定标签，然后以标签为组在弹出面板上加载笔刷预 设。例如，你可以把 Inking (描线) 标签指定给几个描线常用的笔刷预设，然后 在弹出面板加载该标签，它便会显示这几个笔刷预设。 弹出的左下角有一个“标签”按钮 (旧版软件在右下角)，可按组加载同一标签的

比安装预先编译好的软件包更加麻烦，但也有一些好 处： 你可以及时跟踪 Krita 的最新开发进度。如果你定期从开发代码仓库获取 最新代码编译 Krita，你将可以试用许多正在开发的新功能。 你可以在构建时为你的处理器进行优化。预构建的软件包往往只能针对最 低标准的 CPU 进行优化。 你可以立即获得全部已完成的程序缺陷修复。 你可以向我们的程序员提供反馈新功能中的问题，帮助我们进行软件测 试。这对 Krita 的开发来说至关重要，以至于我们会在关于对话框里列出 的笔刷引擎还可以营造许多其他有趣的效果， 大胆地去进行尝试吧！ 要调整笔刷效果，可以点击工具栏的“笔刷选项”下拉面板，也可以按 F5 直接 弹出。你可以把修改过的笔刷选项保存成到预设。按 F6 可以快速访问“笔刷预 设” 工具面板。 笔刷可以画出各种颜色，那么计算机又是如何理解色彩的呢？ 色彩 人眼可以分辨几百万种颜色，色彩是人类对射入眼睛的光线的感知，而光是一 种电磁波。任何物体的表面都会反射、吸收不同波长的电磁波 具时，在画布的任意一处点击右键 即可弹出。它是一个圆形的面板，可供 用户快速选择笔刷预设、调整笔刷选项、前景色和背景色、近期用过的颜色、 控制视图等。 你可以给你的笔刷预设指定标签，然后以标签为组在弹出面板上加载笔刷预 设。例如，你可以把 Inking (描线) 标签指定给几个描线常用的笔刷预设，然后 在弹出面板加载该标签，它便会显示这几个笔刷预设。 弹出的左下角有一个“标签”按钮 (旧版软件在右下角)，可按组加载同一标签的

比安装预先编译好的软件包更加麻烦，但也有一些好 处： 你可以及时跟踪 Krita 的最新开发进度。如果你定期从开发代码仓库获取 最新代码编译 Krita，你将可以试用许多正在开发的新功能。 你可以在构建时为你的处理器进行优化。预构建的软件包往往只能针对最 低标准的 CPU 进行优化。 你可以立即获得全部已完成的程序缺陷修复。 你可以向我们的程序员提供反馈新功能中的问题，帮助我们进行软件测 试。这对 Krita 的开发来说 还可以通过笔刷引擎来绘制 出不同的形状和效果。 矢量工具 这组工具位于工具箱的最顶端，用来编辑矢量形状。除了手绘笔刷工具外的所 有工具都能在矢量图层上绘制形状。在颜料图层中的矢量形状可以使用笔刷预 设来进行描边，但在矢量图层中的矢量形状则不行。 选区工具 选区工具可以圈选一定的区域，限制其他工具只能在这个区域内进行操作。选 区本身也可以作为透明度蒙版进行编辑，与传统绘画使用的留白液异曲同工。 具时，在画布的任意一处点击右键 即可弹出。它是一个圆形的面板，可供 用户快速选择笔刷预设、调整笔刷选项、前景色和背景色、近期用过的颜色、 控制视图等。 你可以给你的笔刷预设指定标签，然后以标签为组在弹出面板上加载笔刷预 设。例如，你可以把 Inking (描线) 标签指定给几个描线常用的笔刷预设，然后 在弹出面板加载该标签，它便会显示这几个笔刷预设。 弹出的左下角有一个“标签”按钮 (旧版软件在右下角)，可按组加载同一标签的

docker 安装 客户端工具 操作XuperDB 操作Distributed AI 案例应用-线性回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 案例应用-逻辑回归算法测试 案例简介 测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 系统详解 部署架构 计算需求方(Requester) 任务执行节点(Executor Node) 数据持有节点(DataOwner 保证多方数据联合建模的全链路可信 架构概览 PaddleDTX由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一 方为任务执行节点，多个任务执行节点组成一个SMPC（多方安全计算）网 络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确认后执行任务。 数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。 分片。通过这些 机制，实现了在不泄漏隐私的前提下充分且安全地利用存储资源。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为 数据持有节点加入到去中心化存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的 最大价值。 1.3 区块链网络 训练任务和预测任务通过区块链网络广播到任务执行节点，后者继而执行训练 任务和预测任务。数据持有节点和存储节点在副本保持证明、健康状态监控过 程中，通过区块链网络实现信息交换。

https://github.com/licensee/licensee 构建时的依赖项 为了构建一些 Python 依赖项，你可能需要安装其依赖项。这取决于你如何安 装它们，因此请查阅各个包的文档。如果你使用预构建的 Wheels 并使用 pip 安装或使用分发包时，则不需要那些依赖项。 Pango 和 Cairo 在 3.7 版本发生变更. Weblate 使用 Pango 和 Cairo 来生成位图小挂件（请参见 "last_changed": "{{ stats.last_changed }}", "last_author": "{{ stats.last_author }}", } 参见 模板标记 用原文预填充译文 在 4.11 版本加入. weblate.generate.prefill 此附加组件无配置。 部件更新，每天 用源字符串填充翻译字符串。 部件中所有未翻译的字符串将被填充为源字符串，并被标记为需要编辑。当你 可以在每个部件的菜单中找到 社区本地化检查清单，它可以就如何让社区翻 译者轻松进行本地化过程为您提供指导。 专业术语管理 带有术语分配的MT的后期编辑影响着翻译过程的每个层次。机器翻译系统可 以通过持续训练或`神经模糊修复`_ 来 适应特定的词汇和风格。`导入

0 码力 | 818 页 | 11.20 MB | 1 年前

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https://github.com/licensee/licensee 构建时的依赖项 为了构建一些 Python 依赖项，你可能需要安装其依赖项。这取决于你如何安 装它们，因此请查阅各个包的文档。如果你使用预构建的 Wheels 并使用 pip 安装或使用分发包时，则不需要那些依赖项。 Pango 和 Cairo 在 3.7 版本发生变更. Weblate 使用 Pango 和 Cairo 来生成位图小挂件（请参见 "last_changed": "{{ stats.last_changed }}", "last_author": "{{ stats.last_author }}", } 参见 模板标记 用原文预填充翻译 在 4.11 版本加入. weblate.generate.prefill 此附加组件无配置。 部件更新，每天 用源字符串填充翻译字符串。 部件中所有未翻译的字符串将被填充为源字符串，并被标记为需要编辑。当你 可以在每个部件的菜单中找到 社区本地化检查清单，它可以就如何让社区翻 译者轻松进行本地化过程为您提供指导。 专业术语管理 带有术语分配的MT的后期编辑影响着翻译过程的每个层次。机器翻译系统可 以通过持续训练或`神经模糊修复`_ 来 适应特定的词汇和风格。`导入

0 码力 | 814 页 | 11.18 MB | 1 年前

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https://github.com/licensee/licensee 构建时的依赖项 为了构建一些 Python 依赖项，你可能需要安装其依赖项。这取决于你如何安 装它们，因此请查阅各个包的文档。如果你使用预构建的 Wheels 并使用 pip 安装或使用分发包时，则不需要那些依赖项。 Pango 和 Cairo 在 3.7 版本发生变更. Weblate 使用 Pango 和 Cairo 来生成位图小挂件（请参见 "last_changed": "{{ stats.last_changed }}", "last_author": "{{ stats.last_author }}", } 参见 模板标记 用原文预填充译文 在 4.11 版本加入. weblate.generate.prefill 此附加组件无配置。 部件更新，每天 用源字符串填充翻译字符串。 部件中所有未翻译的字符串将被填充为源字符串，并被标记为需要编辑。当你 可以在每个部件的菜单中找到 社区本地化检查清单，它可以就如何让社区译 者轻松进行本地化过程为您提供指导。 专业术语管理 带有术语分配的MT的后期编辑影响着翻译过程的每个层次。机器翻译系统可 以通过持续训练或`神经模糊修复`_ 来 适应特定的词汇和风格。`导入

0 码力 | 820 页 | 11.24 MB | 1 年前

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https://github.com/licensee/licensee 构建时的依赖项 为了构建一些 Python 依赖项，你可能需要安装其依赖项。这取决于你如何安 装它们，因此请查阅各个包的文档。如果你使用预构建的 Wheels 并使用 pip 安装或使用分发包时，则不需要那些依赖项。 Pango 和 Cairo 在 3.7 版本发生变更. Weblate 使用 Pango 和 Cairo 来生成位图小挂件（请参见 "last_changed": "{{ stats.last_changed }}", "last_author": "{{ stats.last_author }}", } 参见 模板标记 用原文预填充译文 在 4.11 版本加入. weblate.generate.prefill 此附加组件无配置。 部件更新，每天 用源字符串填充翻译字符串。 部件中所有未翻译的字符串将被填充为源字符串，并被标记为需要编辑。当你 可以在每个部件的菜单中找到 社区本地化检查清单，它可以就如何让社区译 者轻松进行本地化过程为您提供指导。 专业术语管理 带有术语分配的MT的后期编辑影响着翻译过程的每个层次。机器翻译系统可 以通过持续训练或`神经模糊修复`_ 来 适应特定的词汇和风格。`导入

0 码力 | 819 页 | 11.27 MB | 1 年前

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