置顶 生成对抗网络（GAN）从原理到工业落地：图像生成与数据增强
深入浅出讲解GAN的核心原理——生成器与判别器的博弈过程。涵盖DCGAN、StyleGAN、CycleGAN等经典变体，以及GAN在图像超分、风格迁移、数据增强等工业场景的落地实践，附带训练稳定性优化技巧。
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联邦学习入门指南：隐私保护下的分布式机器学习实践
全面介绍联邦学习的核心思想与技术架构。从FedAvg算法出发，详解横向联邦、纵向联邦和迁移联邦三大范式，探讨差分隐私、安全聚合等隐私保护机制，并给出基于FATE框架的实战案例，兼顾理论深度与工程落地。