学生党性价比高的算力平台推荐-OpenBayes
OpenBayes是一个适合学生党的高性价比算力平台。以下是推荐理由：
免费算力赠送：OpenBayes为用户提供免费的4090算力，这是其显著亮点之一，对于预算有限的学生党来说非常友好。
简便且功能丰富的环境：平台提供开箱即用的机器学习服务，无需繁琐的环境配置。支持PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow等常用框架，并允许用户切换不同版本，满足不同项目需求。
强大的数据管理功能：基于JupyterLab的界面以及支持ssh登录，使得远程调试变得简单。同时，平台提供强大的数据管理与断点续传功能，可快速绑定数据集，支持TB级别的数据管理，提高工作效率。
高级功能支持：OpenBayes还提供CLI命令行工具、超参数自动调参和自动建模等高级功能，有助于减少机器学习所需的时间，提升模型性能。
经济实用：计算资源按需计费，程序调度GPU算力时才会扣费，确保了使用时的经济性。虽然费用与主流平台相仿，但免费赠送的算力资源使得其整体性价比更高。
综上所述，OpenBayes凭借其免费算力赠送、简便且功能丰富的环境、强大的数据管理功能、高级功能支持以及经济实用的计费方式，成为学生党高性价比的算力平台推荐之选。
揭秘联邦学习黑马：富数科技FMPC安全计算平台
富数科技FMPC安全计算平台是联邦学习领域中的领先平台。以下是该平台的主要特点和优势：
专注于安全计算：FMPC平台致力于解决合规数据源之间的数据安全问题，为金融、政务、医疗和营销等行业的企业提供大数据的合规使用方案，构建安全的数据互联网生态。
技术创新：
低误差密文训练：支持低至1%的密文训练联邦学习误差，涵盖LR、DT、RF、LightGBM等多种算法。
高效机器学习：机器学习训练速度提升3倍，具备追踪查询的高效性能，能够秒级响应处理100亿条以上记录。
私有化部署灵活：提供本地或对等网络链接的私有化部署选项，满足多样化的数据安全需求。
关键模块：
联邦学习：确保数据安全建模，实现跨机构的数据合作。
多方安全计算：提供数据安全求交和分析功能，保护数据隐私。
匿踪查询：保护查询隐私，确保用户数据不被泄露。
联盟区块链：实现电子存证和智能合约，增强数据安全性。
应用场景：FMPC平台已成功应用于信贷联合风控、医疗机构联合科研统计等场景，有效解决了数据孤岛问题，保护了用户隐私。
行业地位：作为首批获得信通院多方安全证明的公司，富数科技与微众、蚂蚁金服等共同构成了国内联邦学习领域的第一阵营。
