、横向联邦学习算法。 1.2.2 1.2 去中心化存储网络 数据持有节点将自己的隐私数据进行加密、切分、副本复制后分发到存储节点，存储节点通过应答数据持有 节点的挑战证明自己持有数据分片。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。 目前开源了纵向联邦学习算法，包括多元线性回归和多元逻辑回归。 2.5 训练样本和预测数据集 PaddleDTX 中的训练样本和预测数据集都是以文件的形式存储于中心化存储网络，在发布训练任务或者预测 任务的时候，由计算需求节点指定。 2.6 模型 算法和训练样本确定模型。通过模型可以对预测数据集的标签值进行预测。PaddleDTX 中的模型，以“分片” 的形式存储在参与训练的任务执行节 中的模型评估同样经过分布式改造。如果用户指定执行模型评估，并设置评估方式和参数，任务 执行节点本地实例化评估器，评估器会划分训练样本、创建并运行训练任务、创建并运行预测任务，最后计 算评估指标。任务执行节点各自持有部分训练集和验证集，在训练和预测过程中，任务执行节点之间会进行 多轮复杂交互。 此外，PaddleDTX 还支持动态模型评估。训练任务进行计算的过程中，可指定轮次触发模型评估，并获得当 前轮次训练结束后的评估

纵向联邦学 习、横向联邦学习算法。 1.2 去中心化存储网络 数据持有节点将自己的隐私数据进行加密、切分、副本复制后分发到存储节 点，存储节点通过应答数据持有节点的挑战证明自己持有数据分片。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 学 习算法。 目前开源了纵向联邦学习算法，包括多元线性回归和多元逻辑回归。 训练样本和预测数据集 PaddleDTX中的训练样本和预测数据集都是以文件的形式存储于中心化存储网 络，在发布训练任务或者预测任务的时候，由计算需求节点指定。 模型 算法和训练样本确定模型。通过模型可以对预测数据集的标签值进行预测。 PaddleDTX中的模型，以“分片”的形式存储在参与训练的任务执行节点的本 地 。如果用户指定执行模型评估， 并设置评估方式和参数，任务执行节点本地实例化评估器，评估器会划分训练 样本、创建并运行训练任务、创建并运行预测任务，最后计算评估指标。任务 执行节点各自持有部分训练集和验证集，在训练和预测过程中，任务执行节点 之间会进行多轮复杂交互。 此外，PaddleDTX还支持动态模型评估。训练任务进行计算的过程中，可指定 轮次触发模型评估，并获得当前轮次训练结束后的评估指标。训练过程中，可

、横向联邦学习算法。 1.2.2 1.2 去中心化存储网络 数据持有节点将自己的隐私数据进行加密、切分、副本复制后分发到存储节点，存储节点通过应答数据持有 节点的挑战证明自己持有数据分片。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。 目前开源了纵向联邦学习算法，包括多元线性回归和多元逻辑回归。 2.5 训练样本和预测数据集 PaddleDTX 中的训练样本和预测数据集都是以文件的形式存储于中心化存储网络，在发布训练任务或者预测 任务的时候，由计算需求节点指定。 2.6 模型 算法和训练样本确定模型。通过模型可以对预测数据集的标签值进行预测。PaddleDTX 中的模型，以“分片” 的形式存储在参与训练的任务执行节 node.com sh -c "./xchain-cli contract query �→$contractName" 2. 部署 XuperDB 数据持有节点将自己的隐私数据进行加密、切分、副本复制后分发到存储节点，存储节点是数据存储的 物理节点。这里部署三个存储节点和两个数据持有节点, 两个数据节点模拟分别提供部分数据的两方。 修改配置文件： $ vim PaddleDTX/testd

纵向联邦学 习、横向联邦学习算法。 1.2 去中心化存储网络 数据持有节点将自己的隐私数据进行加密、切分、副本复制后分发到存储节 点，存储节点通过应答数据持有节点的挑战证明自己持有数据分片。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 学 习算法。 目前开源了纵向联邦学习算法，包括多元线性回归和多元逻辑回归。 训练样本和预测数据集 PaddleDTX中的训练样本和预测数据集都是以文件的形式存储于中心化存储网 络，在发布训练任务或者预测任务的时候，由计算需求节点指定。 模型 算法和训练样本确定模型。通过模型可以对预测数据集的标签值进行预测。 PaddleDTX中的模型，以“分片”的形式存储在参与训练的任务执行节点的本 地 node.com sh -c "./xchain-cli contract query $contractName" 2. 部署 XuperDB 数据持有节点将自己的隐私数据进行加密、切分、副本复制后分发到存储 节点，存储节点是数据存储的物理节点。这里部署三个存储节点和两个数 据持有节点, 两个数据节点模拟分别提供部分数据的两方。 修改配置文件： $ vim PaddleDTX/testd

• 整体架构 • 共识算法 • 交易并行 • 分布式存储 • 预编译合约 • 更多设计文档 • Github主页 • 深度解析系列文章 • 贡献代码 • 反馈问题 • 应用案例集 • 微信群 、公众号 平 平 平台 台 台介 介 介绍 绍 绍 1 FISCO BCOS Documentation, 发 发 发布 布 布 v2.7.2 2 平 平 平台 台 台介 介 介绍 可参考的落地实践Demo等交付物。 • 区 区 区块 块 块链 链 链应 应 应用 用 用开 开 开发 发 发组 组 组件 件 件解 解 解决 决 决方 方 方案 案 案：一套开放、轻量的开发组件集，覆盖智能合约的开发、调试、 应用开发等环节，包含了Solidity智能合约开发工具库、 智能合约Gradle编译插件、应用开发脚手 架。 • ChainIDE：提供智能合约云端开发工具，帮助开发者节约边际成本，加速推送区块链应用落地。 layout.ConversionPattern=[%p] [%-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] %C ˓→{1}.%M(%L) | %m%n 接着，通过配置gradle中的Jar命令，指定复制和编译任务。并引入日志库，在asset-app/test/ 4.5. 5. 业 业 业务 务 务逻 逻 逻辑 辑 辑开 开 开发 发 发 53 FISCO BCOS Documentation,

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