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本文目录一览：

• 1、关于李笑来作品我能找到的都在这里了
• 2、隐私计算实例:详解一个纵向联邦学习的场景和技术实现

关于李笑来作品我能找到的都在这里了

李笑来区块链科普： 区块链小白书 。笑来老师所有书的列表（待更新） 。

读书可以让我学到在课堂上学不到的知识，可以和睿智的伟大的人谈话，可以了解我可能永远也没有机会去到的远方，也让我对现在实际工作和生活中遇到的问题和困惑有了更深刻的理解，找到了答案。就在最近，我读了一本李笑来写的《把时间当做朋友》。

后来我们多次沟通，都很成功，彼此在对方的身上都学到了对自己有用的东西。我现在也找到了自己的真爱，估计明年会步入婚姻的殿堂，我相信他也在自己事业上找到了清晰的目标，没有那么迷茫了。 这个故事讲到这里，其实就是李笑来说的。要放弃部分安全感。

李笑来出版作品：《TOEFL核心词汇21天突破》、《TOEFL高分作文》、《时间当作朋友——运用心智获得解放》（新版）、《SAT官方指南全程导学》、《新托福iBT词汇分类突破》、《TOEFL 6分作文》。李笑来，原新东方托福阅读、作文老师，现艾德睿智国际教育咨询合伙人。

隐私计算实例:详解一个纵向联邦学习的场景和技术实现

1、本文案例使用CrypTen框架搭建纵向联邦学习系统。CrypTen是一个基于PyTorch的隐私保护机器学习框架，支持安全多方计算，通过CrypTensor对象提供服务。在本案例中，使用CrypTen实现系统搭建与训练。数据集选择UCI Adult数据集，包含个人基本信息和年收入数据。数据预处理后，特征维度为107维，外加1维标签。

2、综上所述，垂直联邦学习在解决企业数据孤岛问题、促进数据要素的有序流动方面具有显著价值，已被多个隐私计算项目采用，并应用于金融、营销、政务等场景。然而，为了克服跨机构间数据孤岛的挑战，推动数据要素的流通与创新，垂直联邦学习技术仍需学术界和产业界共同努力，持续探索和研究。

3、在纵向联邦学习中，PSI是数据共享前的必备环节，目的是在保护各方数据隐私的前提下，找出两家公司共有的数据样本，如淘宝与知乎联合预测用户科技兴趣时，仅需BC用户的共同数据。本文重点介绍了一种基于不经意传输（Oblivious Transfer）的PSI方法，它在现有技术中以速度见长。

4、随着智能风控对模型精度的不断追求，样本的丰富性成为关键。然而，数据分散在各企业间形成了“数据孤岛”，涉及用户隐私和商业机密的问题使得直接共享受限。隐私计算技术，如联邦学习，应运而生，尤其是联邦学习，它允许在不暴露个人数据的情况下，通过分布式训练模型提升精度。

5、联邦学习是一种机器学习框架，通过在满足隐私保护、数据安全与法规要求的条件下，实现多个机构间的数据使用和模型构建，有效解决数据孤岛问题。它通过安全协议下的数据交换共享，让各参与方共同创建知识、共享信息并进行推理，从而实现“数据可用不可见”的目标。

6、在信任根和自主可控方面，TEE 方案存在额外的硬件信任根，用户需判断场景是否可信任。国产 TEE 的硬件安全性和漏洞情况还需时间验证。在自主可控方面，MPC 和联邦学习技术路线的国密化相对容易，而 TEE 方案面临国外硬件厂商的依赖。

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