编写函数,传入包含n个非0元素的整型数组,返回去重复数据后的新数组。
时间: 2024-04-10 07:30:00 浏览: 15
您好!对于KubeFATE联邦学习集群,它是基于Kubernetes和FATE(Federated AI Technology Enabler)开源项目构建的。KubeFATE联邦学习集群旨在支持联邦学非常抱歉,我之前的回答有误。以下是正确的函数实现,将返回去重后的新习场景,使不同组织之间可以安全地共享和合作训练AI模型,同时保护数组:
```python
def remove_duplicates(arr):
unique_elements = []
for num in arr:
if num not in unique_elements数据隐私。
KubeFATE联邦学习集群提供了一种分布式的、安全的数据协同训练框架,支持跨边界和跨组织的合作。它具有以下特点:
1. 数据:
unique_elements.append(num)
return unique_elements
```
这个函数接受一个包含非零元素的整隐私保护:KubeFATE采用联邦学习的方式,将模型训练和数据分散存储型数组 `arr`,并使用一个空列表 `unique_elements` 来记录已经出现过的元素。我们遍历在各个参与方之间,保护了数据的隐私性。
2. 分布式训练:KubeF数组中的每个元素,如果它不在 `unique_elements` 列表中,就将它添加到列表中。最ATE支持将模型训练任务分发到不同的参与方节点上进行并行计算,提高了训练效率。
3. 跨组织协作:KubeFATE允许不同组织之间的数据共享后返回 `unique_elements` 列表,其中包含去重后的元素。
请注意,这个函数返回的是一个新数组,原始数组 `arr` 不会被修改。