Python 由荷兰数学和计算机科学研究学会的 Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为 ABC 语言的替代品
Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程

抓包软件总体分为两类
设置代理抓取http包，比如Charles Fiddler  mitmproxy 等
直接抓取经过网卡的所有协议包，wireshark 以及 linux自带的tcpdump
tcpdump 是 命令行工具，抓取到的包不易于分析，
通常将tcpdump抓到的包输出到某个文件，然后用wireshark分析

FATE Flow  单机 (standalone) 和 集群(cluster) 模式
单机模式中，数据的存储以及计算都在 本地执行 ，因此无法有效扩展，主要用于学习及测试
集群模式中，数据的存储以及计算 下发到分布式的集群中执行，集群的大小可以根据实际的业务需求来进行伸缩
FATE 默认支持使用  eggroll 作为计算和存储的集群
eggroll 本身是一个相对独立的集群，它对外提供一个统一的入口以及一组API，
外部应用通过 RPC 调用的方式把任务发送到 eggroll 集群上执行，
eggroll 本身支持横向扩展 ，可根据实际场景调整集群的规模

周慧敏 痴心换情深 
林慧萍  情难枕

变量类型 
连续数值型（Numerical）
离散数值型(Discrete)
有序字符型(ordinal)
无序字符型(Nominal)

FATE 通过 fateflow 启动建模任务
fateflow 以 fate-dsl 定义模型的pipeline
整个模型的pipeline定义分为两个配置文件
dsl.json  定义模型的流程
conf.json 定义模型各个模块的参数

Federated learning(also known ascollaborative learning) is a machine learning technique 
that trains an algorithm across multiple decentralized edge devices or servers holding local data samples, without exchanging them. 
This approach stands in contrast to traditional centralized machine learning techniques where all the local datasets are uploaded to one server, 
as well as to more classical decentralized approaches which often assume that local data samples are identically distributed.

20220713 
家里出发           07:25  
步行到地信路借小红车 07:30
骑车到杭师大地铁站   07:40
杭师大 地铁5号线    07:43
金星地铁站         07:99
人工智能小镇办公室   08:09

Federated Network  FATE合作方之间的跨站点通信
EggRoll            分布式存储和计算
Fate Federated ML  联邦学习算法功能组件，实现了机器学习常用算法
Fate-Flow          联邦学习建模pipeline,  模型计算调用入口
Fate-Board         联邦学习建模看板，展现模型的pipeline, 部分中间结果，模型进度以及模型日志
Fate-Serving       支持联邦学习联合模型部署和在线预测

FATE (Federated AI Technology Enabler) 联邦学习开源框架
让企业和机构在保护数据安全和数据隐私的前提下进行数据协作
FATE 使用多方安全计算 (MPC) 和 同态加密 (HE) 技术构建底层安全计算协议，
以此支持不同种类的机器学习的安全计算，包括逻辑回归、基于树的算法、深度学习和迁移学习等