隐私保护的深度学习方案，tensorflow_privacy 就是挺不错的选择。它是 Google 团队出的一个库，能帮你在训练模型的时候加上差分隐私，基本不用自己从头造轮子。 tensorflow_privacy-0.8.11 兼容 TensorFlow 2.x，安装就是个 .whl 文件，直接
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隐私保护场景里的利器——tensorflow_privacy库，版本号是0.8.7，专门为想在模型训练中加点“隐私料”的人准备的。用的是差分隐私，说白了就是在你训练模型的时候，系统帮你自动打乱一些敏感信息，让数据不会被轻易“猜”出来。你平常用TensorFlow搞深度学习的，集成它也挺顺手的，基本没
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该镜像包包含 Harbor 离线部署所需的所有镜像文件，可用于在无互联网环境下搭建 Harbor 镜像仓库。
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Harbor 离线部署用的镜像包，因为文件上传限制被分成了两部分，这是下半部分。镜像主要面向ARM 架构，挺适合做私有镜像仓库搭建用的，是内网环境，断网也能玩得转。上半部分你得自己去主页找一下，名字是一样的，带“上部分”三个字。 镜像打包得比较全，像Harbor 核心服务、日志服务、数据库这些都带了
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包含 Harbor 离线安装所需文件： Python-3.5.7.zip harbor-offline-installer-v1.8.2.tgz docker-compose-linux-x86_64 参考教程：https://www.jianshu.com/p/bf92835a83ce
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Harbor2.2.2 的 ARM 离线部署包是为 ARM 架构服务器量身定制的，安装起来比较简单。你只需要在服务器上执行几个步骤，就能轻松部署起来。，确保你的系统已安装docker-compose，下载离线安装包harbor-offline-installer-dev-arm.tgz，解压并进入安
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