sicue ule 2024

De acuerdo con las políticas pertinentes del Ministerio de Educación y la escuela, combinadas con el espíritu de las "Medidas para la selección de graduados destacados de la Universidad Normal Central de China", después de una investigación, el Departamento de Asuntos Estudiantiles del Comité del Partido decidió lanzar el 2024. Programa de Graduación Destacado Trabajo de selección de posgrado. . Los asuntos relevantes ahora se notifican de la siguiente manera: . 1. Ámbito de selección. Graduados de tiempo completo de nuestra escuela que tienen estatus de estudiantes formales y obtuvieron calificaciones de graduación y actualmente están estudiando en la escuela. Si su modelo XGBoost está entrenado con el contenedor sklearn, aún puede guardar el modelo con bst.save model y cargarlo con bst, xgb.Booster load model. Cuando usa la entrada bst.predict, necesita convertir su entrada a DMatrix. Utilizo más joblibs. XGBoost es una implementación eficiente de aumento de gradiente para problemas de clasificación y regresión. Es rápido y eficiente, funciona bien, si no el mejor, en una amplia gama de tareas de modelado predictivo y es uno de los favoritos entre los ganadores de competencias de ciencia de datos, como los de Kaggle. XGBoost también se puede utilizar para pronósticos de series de tiempo. En este documento, nuestro objetivo es construir XGB seguro a gran escala en un entorno de aprendizaje federado verticalmente. Garantizamos la privacidad de los datos desde tres aspectos. Específicamente, empleamos técnicas de computación seguras de múltiples partes para evitar la filtración de información intermedia durante el entrenamiento, ii almacenamos el modelo de salida de manera distribuida para.

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