[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-secretflow--secretflow":3,"tool-secretflow--secretflow":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",158594,2,"2026-04-16T23:34:05",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 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and machine learning","SecretFlow 是一个专为隐私保护数据分析和机器学习打造的统一框架。在数据价值挖掘与隐私安全日益冲突的今天，它解决了多方在不泄露原始数据前提下进行联合建模与分析的难题，让“数据可用不可见”成为现实。\n\n无论是从事隐私计算研究的学者，还是需要构建安全数据协作平台的企业开发者，SecretFlow 都能提供强大的支持。其核心亮点在于独特的分层架构设计：底层抽象出“明文设备”与“密文设备”，将复杂的密码学协议（如多方安全计算、同态加密）封装为易用的对象；上层则通过设备流和有向无环图（DAG）灵活编排算法，无缝整合数据处理、模型训练及调优全流程。\n\n此外，SecretFlow 拥有活跃的开源生态，配套提供了高性能同态加密库 HEU、安全计算设备 SPU 以及任务编排框架 Kuscia 等组件，并整理了丰富的隐私增强技术（PETs）学习资源。如果你希望在保障数据安全合规的同时释放数据潜能，SecretFlow 将是你值得信赖的技术伙伴。","\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fsecretflow_secretflow_readme_c998acdf0ee1.png\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n[![CircleCI](https:\u002F\u002Fdl.circleci.com\u002Fstatus-badge\u002Fimg\u002Fgh\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Ftree\u002Fmain.svg?style=svg)](https:\u002F\u002Fdl.circleci.com\u002Fstatus-badge\u002Fredirect\u002Fgh\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Ftree\u002Fmain)\n[![GoodFirstIssue](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSecretFlow-Good%20First%20Issue-green)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Forgs\u002Fsecretflow\u002Fprojects\u002F12\u002F)\n[![Contribution Map](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSecretFlow-Contribution%20Map-1677FF)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Forgs\u002Fsecretflow\u002Fprojects\u002F11\u002F)\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Ca href=\".\u002FREADME.zh-CN.md\">简体中文\u003C\u002Fa>｜\u003Ca href=\".\u002FREADME.md\">English\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\nSecretFlow is a unified framework for privacy-preserving data intelligence and machine learning. To achieve this goal,\nit provides:\n\n- An abstract device layer consists of plain devices and secret devices which encapsulate various cryptographic protocols.\n- A device flow layer modeling higher algorithms as device object flow and DAG.\n- An algorithm layer to do data analysis and machine learning with horizontal or vertical partitioned data.\n- A workflow layer that seamlessly integrates data processing, model training, and hyperparameter tuning.\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"docs\u002F_static\u002Fsecretflow_arch.svg\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## Documentation\n\n- [SecretFlow](https:\u002F\u002Fwww.secretflow.org.cn\u002Fdocs\u002Fsecretflow)\n  - [Getting Started](https:\u002F\u002Fwww.secretflow.org.cn\u002Fdocs\u002Fsecretflow\u002Fgetting_started)\n  - [User Guide](https:\u002F\u002Fwww.secretflow.org.cn\u002Fdocs\u002Fsecretflow\u002Fuser_guide)\n  - [API Reference](https:\u002F\u002Fwww.secretflow.org.cn\u002Fdocs\u002Fsecretflow\u002Fapi)\n  - [Tutorial](https:\u002F\u002Fwww.secretflow.org.cn\u002Fdocs\u002Fsecretflow\u002Ftutorial)\n\n## SecretFlow Related Projects\n\n- [Kuscia](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fkuscia): A lightweight privacy-preserving computing task orchestration framework based on K3s.\n- [SCQL](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fscql): A system that allows multiple distrusting parties to run joint analysis without revealing their private data.\n- [SPU](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fspu): A provable, measurable secure computation device, which provides computation ability while keeping your private data protected.\n- [HEU](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fheu): A high-performance homomorphic encryption algorithm library.\n- [YACL](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fyacl): A C++ library that contains cryptography, network and io modules which other SecretFlow code depends on.\n\n## Install\n\nPlease check [INSTALLATION.md](.\u002Fdocs\u002Fgetting_started\u002Finstallation.md)\n\n## Deployment\n\nPlease check [DEPLOYMENT.md](.\u002Fdocs\u002Fgetting_started\u002Fdeployment.md)\n\n## Learn PETs\n\nWe also provide a curated list of papers and SecretFlow's tutorials on Privacy-Enhancing Technologies (PETs).\n\nPlease check [AWESOME-PETS.md](.\u002Fdocs\u002Fawesome-pets\u002Fawesome-pets.md)\n\n## Contributing\n\n- Contributor Rewards: Thank you for contributing to SecretFlow! All contributors will receive: A SecretFlow Open Source Contributor Certificate & An exclusive SecretFlow T-shirt 📌 [Apply Now](https:\u002F\u002Fstudio.secretflow.com\u002Factivity\u002Ffhelc1w2nmx0g0n\u002Fdetail)\n\n### Good First Issues\nWe have a list of [good first issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Forgs\u002Fsecretflow\u002Fprojects\u002F12\u002F). This is a great place for newcomers and beginners alike to get started, gain experience, and get familiar with our contribution process.\n\n### Contribution Map\nWe also welcome community collaboration on [more advanced initiatives](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Forgs\u002Fsecretflow\u002Fprojects\u002F11\u002F)! Whether you're refining features, optimizing workflows, or proposing new ideas – there are opportunities for contributors of all skill levels to shape SecretFlow's future.\n\n## Benchmarks\n\nPlease check [OVERALL_BENCHMARK.md](.\u002Fdocs\u002Fdeveloper\u002Fbenchmark\u002Foverall_benchmark.md)\n\n## Disclaimer\n\nNon-release versions of SecretFlow are prohibited from using in any production environment due to possible bugs, glitches, lack of functionality, security issues or other problems.\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fsecretflow_secretflow_readme_c998acdf0ee1.png\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n[![CircleCI](https:\u002F\u002Fdl.circleci.com\u002Fstatus-badge\u002Fimg\u002Fgh\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Ftree\u002Fmain.svg?style=svg)](https:\u002F\u002Fdl.circleci.com\u002Fstatus-badge\u002Fredirect\u002Fgh\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Ftree\u002Fmain)\n[![GoodFirstIssue](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSecretFlow-Good%20First%20Issue-green)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Forgs\u002Fsecretflow\u002Fprojects\u002F12\u002F)\n[![Contribution Map](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSecretFlow-Contribution%20Map-1677FF)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Forgs\u002Fsecretflow\u002Fprojects\u002F11\u002F)\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Ca href=\".\u002FREADME.zh-CN.md\">简体中文\u003C\u002Fa>｜\u003Ca href=\".\u002FREADME.md\">English\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\nSecretFlow 是一个用于隐私保护数据智能与机器学习的统一框架。为实现这一目标，它提供了：\n\n- 一个抽象的设备层，由普通设备和秘密设备组成，封装了多种密码学协议；\n- 一个设备流层，将高级算法建模为设备对象流和有向无环图（DAG）；\n- 一个算法层，用于处理水平或垂直划分的数据进行数据分析和机器学习；\n- 一个工作流层，可无缝集成数据处理、模型训练和超参数调优。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"docs\u002F_static\u002Fsecretflow_arch.svg\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 文档\n\n- [SecretFlow](https:\u002F\u002Fwww.secretflow.org.cn\u002Fdocs\u002Fsecretflow)\n  - [入门指南](https:\u002F\u002Fwww.secretflow.org.cn\u002Fdocs\u002Fsecretflow\u002Fgetting_started)\n  - [用户手册](https:\u002F\u002Fwww.secretflow.org.cn\u002Fdocs\u002Fsecretflow\u002Fuser_guide)\n  - [API 参考](https:\u002F\u002Fwww.secretflow.org.cn\u002Fdocs\u002Fsecretflow\u002Fapi)\n  - [教程](https:\u002F\u002Fwww.secretflow.org.cn\u002Fdocs\u002Fsecretflow\u002Ftutorial)\n\n## SecretFlow 相关项目\n\n- [Kuscia](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fkuscia)：基于 K3s 的轻量级隐私保护计算任务编排框架。\n- [SCQL](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fscql)：允许多个互不信任的参与方在不泄露各自隐私数据的情况下进行联合分析的系统。\n- [SPU](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fspu)：一种可证明、可度量的安全计算设备，在保护用户隐私数据的同时提供计算能力。\n- [HEU](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fheu)：高性能同态加密算法库。\n- [YACL](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fyacl)：包含密码学、网络和 I\u002FO 模块的 C++ 库，SecretFlow 的其他代码均依赖于此。\n\n## 安装\n\n请参阅 [INSTALLATION.md](.\u002Fdocs\u002Fgetting_started\u002Finstallation.md)\n\n## 部署\n\n请参阅 [DEPLOYMENT.md](.\u002Fdocs\u002Fgetting_started\u002Fdeployment.md)\n\n## 学习隐私增强技术（PETs）\n\n我们还提供了一份精心整理的论文列表以及 SecretFlow 关于隐私增强技术（PETs）的教程。\n\n请参阅 [AWESOME-PETS.md](.\u002Fdocs\u002Fawesome-pets\u002Fawesome-pets.md)\n\n## 贡献\n\n- 贡献者奖励：感谢您对 SecretFlow 的贡献！所有贡献者都将获得：SecretFlow 开源贡献者证书及专属 SecretFlow T 恤 📌 [立即申请](https:\u002F\u002Fstudio.secretflow.com\u002Factivity\u002Ffhelc1w2nmx0g0n\u002Fdetail)\n\n### 初次贡献的好机会\n我们准备了一份[初次贡献的好机会]列表（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Forgs\u002Fsecretflow\u002Fprojects\u002F12\u002F）。这对于新手和初学者来说都是一个很好的起点，可以帮助大家积累经验并熟悉我们的贡献流程。\n\n### 贡献地图\n我们也欢迎社区成员参与到[更高级别的项目]中来（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Forgs\u002Fsecretflow\u002Fprojects\u002F11\u002F）！无论您是完善功能、优化流程，还是提出新想法，各个技能水平的贡献者都有机会共同塑造 SecretFlow 的未来。\n\n## 基准测试\n\n请参阅 [OVERALL_BENCHMARK.md](.\u002Fdocs\u002Fdeveloper\u002Fbenchmark\u002Foverall_benchmark.md)\n\n## 免责声明\n\n由于可能存在 bug、故障、功能缺失、安全问题或其他隐患，SecretFlow 的非正式发布版本严禁用于任何生产环境。","# SecretFlow 快速上手指南\n\nSecretFlow 是一个统一的隐私保护数据智能与机器学习框架，支持在水平或垂直分割的数据上进行安全计算和模型训练。\n\n## 1. 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux (推荐 Ubuntu 20.04\u002F22.04) 或 macOS。Windows 用户建议使用 WSL2。\n*   **Python 版本**：3.8 - 3.10。\n*   **前置依赖**：\n    *   `pip` (包管理工具)\n    *   `git` (用于克隆代码库，可选)\n    *   编译工具链 (如 `build-essential`, `cmake`)，用于安装底层密码学库。\n\n> **注意**：生产环境请勿使用非发布版本（Non-release versions），以免遇到安全性或稳定性问题。\n\n## 2. 安装步骤\n\n推荐使用 Python 包管理器直接安装最新稳定版。国内开发者若遇到网络延迟，可配置国内镜像源加速。\n\n### 方式一：使用 pip 安装（推荐）\n\n```bash\n# 使用阿里云镜像源加速安装\npip install secretflow -i https:\u002F\u002Fmirrors.aliyun.com\u002Fpypi\u002Fsimple\u002F\n```\n\n### 方式二：从源码安装（适用于开发者）\n\n如果您需要贡献代码或使用最新特性：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow.git\ncd secretflow\npip install -e . -i https:\u002F\u002Fmirrors.aliyun.com\u002Fpypi\u002Fsimple\u002F\n```\n\n> 详细的环境依赖和编译说明请参考官方文档：[INSTALLATION.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fgetting_started\u002Finstallation.md)\n\n## 3. 基本使用\n\nSecretFlow 的核心概念是“设备（Device）”。以下示例展示如何初始化一个本地模拟集群，并在不同设备间进行简单的安全计算。\n\n### 最小化示例：安全加法\n\n此示例演示了如何创建两个参与方（Alice 和 Bob），将数据秘密分享，并在密文状态下完成加法运算。\n\n```python\nimport secretflow as sf\n\n# 1. 初始化环境\nsf.init(['alice', 'bob'], address='local')\n\n# 2. 定义设备\nalice = sf.PYU('alice')\nbob = sf.PYU('bob')\n\n# 3. 准备数据 (分别在 Alice 和 Bob 的设备上创建数据)\ndef get_data_alice():\n    return [1, 2, 3]\n\ndef get_data_bob():\n    return [4, 5, 6]\n\ndata_alice = alice(get_data_alice)()\ndata_bob = bob(get_data_bob)()\n\n# 4. 将数据转换为秘密状态 (Secret)\n# 这里使用 SPU 设备作为安全计算后端\nspu = sf.SPU(sf.utils.testing.cluster_spec(['alice', 'bob']))\nsec_a = spu.secret(data_alice)\nsec_b = spu.secret(data_bob)\n\n# 5. 执行安全计算 (密文加法)\nresult_sec = sec_a + sec_b\n\n# 6. 揭示结果 (仅在需要时由授权方解密)\nresult = sf.reveal(result_sec)\nprint(\"计算结果:\", result)\n\n# 7. 关闭环境\nsf.shutdown()\n```\n\n### 下一步学习\n\n*   **用户指南**：深入了解设备流、算法层及工作流编排 [User Guide](https:\u002F\u002Fwww.secretflow.org.cn\u002Fdocs\u002Fsecretflow\u002Fuser_guide)\n*   **教程集合**：查看针对隐私增强技术 (PETs) 的实战教程 [Tutorial](https:\u002F\u002Fwww.secretflow.org.cn\u002Fdocs\u002Fsecretflow\u002Ftutorial)\n*   **相关项目**：探索 Kuscia (任务编排)、SCQL (联合分析) 等生态组件。","某大型银行与电商平台希望联合构建反欺诈模型，但受限于数据隐私法规，双方均无法直接共享原始用户交易数据。\n\n### 没有 secretflow 时\n- **数据孤岛难以打破**：因担心泄露客户隐私或商业机密，双方只能放弃联合建模，导致模型特征单一，欺诈识别率长期停滞在较低水平。\n- **定制开发成本极高**：若强行合作，需投入大量人力从头研发基于多方安全计算（MPC）的通信协议和加密算法，开发周期长达数月且极易出错。\n- **合规风险不可控**：传统的数据“脱敏”或“采样”交换方式存在被重攻击还原的风险，一旦泄露将面临巨额法律罚款和声誉损失。\n- **流程割裂效率低**：数据预处理、加密计算和模型训练分散在不同系统中，缺乏统一调度，调试困难且算力资源浪费严重。\n\n### 使用 secretflow 后\n- **实现“数据可用不可见”**：利用 secretflow 的抽象设备层和 SPU 组件，双方在密文状态下完成联合特征工程和模型训练，原始数据始终不出本地。\n- **开箱即用的隐私算法**：直接调用 secretflow 算法层提供的垂直联邦学习模板，将原本数月的加密算法研发工作缩短为几天的代码配置。\n- **数学可证明的安全性**：依托内嵌的高性能同态加密库（HEU）和严谨的密码学协议，确保计算过程满足严格的合规审计要求，消除法律后顾之忧。\n- **一站式工作流编排**：通过 workflow 层将数据清洗、超参数调优和模型评估串联成自动化 DAG 任务，显著提升了联合建模的迭代效率和资源利用率。\n\nsecretflow 让机构间在严格保护隐私的前提下，像使用单机数据一样轻松协作，真正释放了跨域数据的核心价值。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fsecretflow_secretflow_61c3f6c7.png","SecretFlow","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fsecretflow_ec17a7b0.png",null,"secretflow-contact@service.alipay.com","https:\u002F\u002Fwww.secretflow.org.cn","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow",[79,83,87,91],{"name":80,"color":81,"percentage":82},"Python","#3572A5",99.2,{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Shell","#89e051",0.4,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Dockerfile","#384d54",0.3,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"Starlark","#76d275",0.1,2644,472,"2026-04-16T05:19:12","Apache-2.0",4,"未说明",{"notes":102,"python":100,"dependencies":103},"README 中未直接列出具体的运行环境需求（如操作系统、GPU、内存、Python 版本等），而是指引用户查阅 INSTALLATION.md 和 DEPLOYMENT.md 文档。该工具是一个隐私保护数据智能和机器学习统一框架，依赖底层的密码学协议设备（如 SPU、HEU）。非发布版本禁止在生产环境中使用。",[104,105,106,107,108],"SPU","HEU","YACL","Kuscia","SCQL",[16,14],[111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121],"differential-privacy","homomorphic-encryption","machine-learning","privacy-preserving","private-set-intersection","secure-multiparty-computation","trusted-execution-environment","data-analysis","federated-learning","split-learning","confidential-computing","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-17T08:24:41.967459",[125,130,135,140,145,149],{"id":126,"question_zh":127,"answer_zh":128,"source_url":129},36383,"在 Kuscia Lite 模式下部署时，如何配置开启 TLS\u002FHTTPS 访问？","在生成配置文件启动节点时，需要在启动命令的 `-p` 参数中指定协议类型。具体操作是在执行 `.\u002Fkuscia.sh start` 或相关启动脚本时，将 `-p` 参数的值设置为 `https`，并传递 `mtls` 或 `tls` 选项。例如：`.\u002Fkuscia.sh start -c lite_bob.yaml -p https:mtls`（具体参数格式需参考最新文档，核心是通过 `-p` 参数显式开启安全传输）。\n参考命令结构：\n`docker run ... kuscia init --mode lite ... > lite_xxx.yaml`\n`.\u002Fkuscia.sh start -c lite_xxx.yaml -p \u003Cprotocol_config>`","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Fissues\u002F1903",{"id":131,"question_zh":132,"answer_zh":133,"source_url":134},36384,"如何在 ARM 架构机器上通过 Kuscia 运行 SecretFlow（解决 SPU 依赖报错问题）？","由于官方镜像可能默认不包含 ARM 架构的预编译二进制文件，需要手动编译并替换 SPU 依赖。具体步骤如下：\n1. 自行编译对应 ARM 架构的 SPU 版本，生成 `.whl` 包。\n2. 修改项目的 `requirements.txt`，将 SPU 依赖指向本地编译的版本（注意版本号不要与官网完全一致，防止 pip 在线拉取覆盖）。\n3. 将编译好的 `spu.whl` 放入构建目录（如 `dev` 目录）。\n4. 修改 `Dockerfile`，确保先安装本地编译的 SPU 包。示例修改如下：\n```dockerfile\nCOPY *.whl \u002Ftmp\u002F\nRUN pip install -i https:\u002F\u002Fmirrors.aliyun.com\u002Fpypi\u002Fsimple\u002F kuscia\n# 优先安装本地编译的 spu.whl\nRUN pip install -i https:\u002F\u002Fmirrors.aliyun.com\u002Fpypi\u002Fsimple\u002F \u002Ftmp\u002Fspu.whl && rm -rf \u002Froot\u002F.cache\n# 再安装其他依赖\nRUN pip install -i https:\u002F\u002Fmirrors.aliyun.com\u002Fpypi\u002Fsimple\u002F \u002Ftmp\u002F*.whl && rm -rf \u002Froot\u002F.cache\n```\n5. 使用修改后的 Dockerfile 重新构建镜像。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Fissues\u002F1722",{"id":136,"question_zh":137,"answer_zh":138,"source_url":139},36385,"SecretFlow FLModel 保存模型时报错（如 IsADirectoryError），如何解决？","该问题在旧版本（如 0.7.7）中存在，已在后续版本中修复。建议升级到最新版本的 SecretFlow。\n如果暂时无法升级或需要变通方案，请确保 `save_model` 方法中传入的路径是具体的**文件名**（包含后缀，如 `.pth`），而不仅仅是文件夹路径。\n正确用法示例：\n```python\nfl_model.save_model({\n    alice: '\u002Fhome\u002Fuser\u002Fmodel\u002Fmnist_classify.pth', \n    bob: '\u002Fhome\u002Fuser\u002Fmodel\u002Fmnist_classify.pth'\n})\n```\n加载模型时使用 PyTorch 标准方式：\n```python\nmodule = ConvNet()\nmodule.load_state_dict(torch.load('mnist_classify.pth')['model_state_dict'])\n```","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Fissues\u002F196",{"id":141,"question_zh":142,"answer_zh":143,"source_url":144},36386,"部署时遇到 '[Error] Probe gateway in namespace kuscia-system failed' 错误怎么办？","该错误通常表示网关探针检测失败，可能是由于临时性的网络波动或容器状态异常导致。\n1. 首先尝试重启服务器或重启相关的 Master\u002FLite 节点容器，很多情况下重启即可恢复（\"重启大法\"）。\n2. 如果重启无效，请检查 `kuscia-system` 命名空间下的 Pod 日志。可以使用命令 `kubectl get pods -n kuscia-system` 查看状态，并用 `kubectl logs \u003Cpod-name> -n kuscia-system` 查看具体报错信息，确认是否是网络配置或资源不足导致网关无法启动。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Fissues\u002F932",{"id":146,"question_zh":147,"answer_zh":148,"source_url":129},36387,"在 Master-Lite 中心化部署架构中，如何实现跨网段的一级流量转发？","当 Master 节点与 Lite 节点不在同一网段，且 Lite 节点之间网络不通时，需要配置一级转发功能。虽然具体配置参数随版本更新可能有所变化，但核心思路是利用 Master 节点作为流量中转。\n确保以下网络连通性：\n1. Master1 与 Lite1 互通。\n2. Master2 与 Lite2 互通。\n3. **关键点**：Master1 与 Master2 必须网络互通。\n配置时需在 Lite 节点的初始化命令中正确指定 `--master-endpoint` 为可达的 Master 地址。如果涉及复杂的跨域转发，可能需要检查 Kuscia 的 `domain` 配置及路由规则，确保流量能通过 Master 节点进行代理转发。详细拓扑配置可参考官方部署架构图。",{"id":150,"question_zh":151,"answer_zh":152,"source_url":134},36388,"遇到环境依赖冲突或安装问题时，如何自定义构建 SecretFlow\u002FKuscia 镜像？","当官方提供的二进制包或镜像无法满足特定环境（如特殊 OS、ARM 架构、特定 Python 版本）需求时，建议基于官方 Dockerfile 源码进行自定义构建：\n1. 克隆 SecretFlow 或 Kuscia 代码仓库，找到对应的 `Dockerfile`。\n2. 根据报错信息，修改 `requirements.txt` 锁定特定版本的依赖库。\n3. 如果有本地编译的轮子包（.whl），将其复制到构建上下文，并在 Dockerfile 中使用 `pip install \u002Fpath\u002Fto\u002Flocal\u002Fpackage.whl` 优先安装，避免从公网拉取不兼容的版本。\n4. 使用 `docker build` 命令基于修改后的 Dockerfile 构建新镜像，并在部署时指定该自定义镜像。",[154,159,164,169,174,179,184,189,194,199,204,209,214,219,224,229,234,239,244,249],{"id":155,"version":156,"summary_zh":157,"released_at":158},289201,"v1.14.0b0","- 变更\n  - 将 secretflow_fl 迁移到独立的代码仓库\n- 修复\n  - [组件] 修复 secretpad\u002Fissues\u002F309，model_export 模式不匹配的问题。\n  - [测试] 修复 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Fissues\u002F1922，ProtocolKind 不支持 JSON 序列化的问题。","2025-09-26T07:23:23",{"id":160,"version":161,"summary_zh":162,"released_at":163},289202,"v1.13.0b0","- [组件] 将基于 sf-sml 的组件添加到 sf 中\n- [组件] SGB 组件新增基于增益和分裂次数的特征重要性计算报告\n- [sgb] 新增基于分裂次数的特征重要性计算\n- [测试] 使用线程模拟多方参与场景\n- [规范] 将组件规范拆分为独立的包\n\n## 新贡献者\n* @n1ptune 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Fpull\u002F1827 中完成了首次贡献\n* @EdwinWang37 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Fpull\u002F1836 中完成了首次贡献\n* @CFZ3668 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Fpull\u002F1843 中完成了首次贡献\n* @MIraItowa-d 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Fpull\u002F1829 中完成了首次贡献\n","2025-07-04T11:03:57",{"id":165,"version":166,"summary_zh":167,"released_at":168},289203,"v1.12.0b0","### 新增\r\n\r\n- [组件] 添加 secretflow_spec SDK，并调整了 NodeEvalParam 规范\r\n- [组件] ss-xgb 支持通过参数 'he_mode' 导出用于 SecretFlow Serving 的同态预测模型\r\n- [组件] SGB 组件新增基于增益和分裂次数的特征重要性计算报告","2025-04-09T10:50:31",{"id":170,"version":171,"summary_zh":172,"released_at":173},289204,"v1.11.0b1","### 新增\n\n- [组件] 新增 io.data_sink 组件，用于将数据导出至外部数据源\n- [组件] 新增 io.data_source 组件，用于从外部数据源导入数据\n- [组件] 新增 psi_tp 组件，即三方隐私集合交集协议\n- [组件] 新增 sql_processor 组件，用于处理 SQL 预处理\n- [组件] 为 psi 组件新增报告功能，用于输出行数\n- [组件] 为 ss glm 新增指数计算模式，提升性能和精度\n- [组件] 新增两个不平衡 PSI 组件\n- [sgb] 增加基于增益的特征重要性计算功能\n\n### 变更\n\n- [组件] 将 sf 拆分为两部分：不含联邦学习算法的 sf 和 sf_fl。sf-lite 版本包含 sf，sf-full 版本同时包含 sf 和 sf_fl。\n- [sgb] 标签持有方的分桶求和现采用 HEU 计算，不再依赖 Numba 库\n- [spu] 将 spu 版本升级至 0.9.3.dev20241101\n- [psi] 调整 psi 参数，默认支持交集键重复\n\n### 修复\n\n- [sgb] 修复 sgb 设置参数非幂等的问题\n","2024-12-24T07:22:30",{"id":175,"version":176,"summary_zh":177,"released_at":178},289205,"v1.10.0b0","### 新增\n\n- [组件] IO 组件支持导入和导出 sgb\u002Fglm 模型\n- [组件] 从 Ray 切换到本地任务调度器\n- [组件] 支持导出 SGD\u002FGLM 双方同态加密模型包\n- [组件] 组件重构，将 stats\u002Fio\u002Fpreprocessing（不包括 psi）\u002Fmodel_export 中的所有组件纳入打包，并将组件版本更新至 1.0.0\n- [组件] 新增 serving_model_inferencer 组件\n- [组件] 集成 DataProxy SDK\n\n### 变更\n\n- [sgb] 标签持有方的桶求和现采用 HEU 计算，不再依赖 Numba 库\n- [data] 将单方 r2_score 替换为 sklearn 函数\n- [docs] 安全警告翻译\n\n### 修复\n\n- [sgb] 修复检查点预测初始化问题\n","2024-10-23T08:30:45",{"id":180,"version":181,"summary_zh":182,"released_at":183},289206,"v1.9.0b2","## 变更内容\n* 由 @huocun-ant 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Fpull\u002F1468 中修复了 PSI 读取 CSV 文件的错误\n\n## 新贡献者\n* @huocun-ant 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Fpull\u002F1468 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsecretflow\u002Fsecretflow\u002Fcompare\u002Fv1.9.0b0...v1.9.0b2","2024-09-10T11:50:00",{"id":185,"version":186,"summary_zh":187,"released_at":188},289207,"v1.9.0b0","### 新增\n\n- [组件] 支持 SQL NULL 值\n- [组件] io_write_data 支持 XGBoost\n- [组件] 添加 expr_condition_filter\n- [组件] PSI 支持指定参与方\n\n\n### 修复\n\n- [组件] 修复空树情况下的训练错误","2024-09-04T11:51:51",{"id":190,"version":191,"summary_zh":192,"released_at":193},289208,"v1.8.0b0","### 新增\r\n\r\n- [组件] 在 SGB 中支持 Tweedie 损失函数\r\n- [组件] 更新模型导出中的图构建器\r\n\r\n\r\n","2024-07-17T04:08:04",{"id":195,"version":196,"summary_zh":197,"released_at":198},289209,"v1.7.0b0","### 新增\n- [组件] 添加 stats psi 组件\n- [组件] 添加评分卡组件\n- [组件] 添加数据采样组件\n- [组件] 添加类型转换组件\n- [组件] 通过使用 Beaver 缓存优化 GLM 和 LR 的训练速度\n- [SLModel] 添加攻击方法 BLA\n- [SLModel] 添加防御方法 CAE\n- [sgb] 支持样本权重训练\n\n\n### 修复\n- [组件] GLM 模型的在线预测结果与离线预测结果存在较大偏差。\n","2024-06-25T09:32:55",{"id":200,"version":201,"summary_zh":202,"released_at":203},289210,"v1.6.1b0","### 新增\n\n- [组件] pvalue 支持 GLM\n- [组件] onehot 增加 drop 参数，支持 first 和 mode 编码方式\n- [组件] XGB\u002FSGB 支持检查点\n- [组件] LR 支持输出权重报告\n- [组件] 添加 union 组件\n- [FLModel\u002FSLModel] tf 后端支持自定义损失函数\n- [SLModel] 基础模型支持附加损失\n- [SLModel] 增加攻击方法 FSHA\n- [SLModel] 增加防御方法 MID\n- [SLModel] 增加防御方法 FedPass\n- [基础设施] 增加 arm64 构建支持\n\n### 修复\n\n- [组件] 修复 sgb 导出模型 sigmoid 类型与离线预测 sigmoid 类型不一致的问题\n- [组件] 修复 sgb\u002Fxgb 导出模型缺失 base score 的问题","2024-05-27T04:45:51",{"id":205,"version":206,"summary_zh":207,"released_at":208},289211,"v1.6.0b0","### Added\r\n\r\n- [component] pvalue support GLM\r\n- [component] onehot add drop parameter to support first & mode\r\n- [component] XGB\u002FSGB support checkpoint\r\n- [component] LR support report weights\r\n- [component] Add union component\r\n- [FLModel\u002FSLModel] tf backend support custom loss\r\n- [SLModel] Base model support additional loss\r\n- [SLModel] Add attack method FSHA\r\n- [SLModel] Add defense method MID\r\n- [SLModel] Add defense method FedPass\r\n- [Infra] Add arm64 build support","2024-05-21T05:50:11",{"id":210,"version":211,"summary_zh":212,"released_at":213},289212,"v1.5.0b0","### Added\r\n\r\n- SLModel\u002FFLModel: torch backend add custom training step support.\r\n- FLModel: Add new sample methods for datasets.\r\n- SLModel: Add gradient_average callback.\r\n- Component: GLM\u002Flinear-SGD Support checkpoint and recover from checkpoint.\r\n- Component: Suppport Early Stop in SGB via XGBoost Callbacks.\r\n- Component: Add storage interface and oss\u002Fs3 storage impl.\r\n- Device Support cheetah h2a.\r\n\r\n### Changed\r\n\r\n- Upgrade to Python 3.10, add support for 3.9-3.11.\r\n- Upgrade to tensorflow 2.12.0 and pytorch 2.1.2.\r\n\r\n### Breaking Changed\r\n\r\n- Drop support for python 3.8.","2024-04-16T12:01:58",{"id":215,"version":216,"summary_zh":217,"released_at":218},289213,"v1.5.0.dev240401","## [v1.5.0.dev240401] - 2024-04-01\r\n\r\n### Added\r\n- Add FSHA attach\r\n- Support duplicate keys in psi comp\r\n- Add sl\u002Ffl tf backend support custom loss\r\n### Fixed\r\n- Resolve gpu docker install error\r\n- Fix woe bin export err","2024-04-02T06:35:05",{"id":220,"version":221,"summary_zh":222,"released_at":223},289214,"v1.5.0.dev240319","### Added\r\n\r\n- SL: custom trainning step supported by lightning style base module.\r\n\r\n### Removed\r\n\r\n- No longer providing x64 macOS binary packages.","2024-03-21T02:27:36",{"id":225,"version":226,"summary_zh":227,"released_at":228},289215,"v1.4.0b0","### Added\r\n\r\n- Component: Optimized memory usage and training speed for GLM.\r\n- Component: GLM now supports early stopping base on multiple metrics.\r\n- Component: Ability to save additional feature columns in the results of the prediction component.\r\n- Component: Binning component can now directly display binning rules.\r\n- Component: Provided functionality to modify binning rules.\r\n- Component: Model export capability on secretpad, connecting offline training to online prediction.\r\n- Component: Added split learning training and prediction component.\r\n- SLModel: Support for GPU training in debug mode with split learning.\r\n- SLModel: Added pipeline support and optimized DeepFM implementation with PyTorch backend.\r\n- SLModel: Sparse compressor now supports multidimensional data compression, including images.\r\n- SLModel: Support for inputting datasets as file names, enabling training on large datasets.\r\n- SLModel: Introduced the AutoAttack framework for automated offense and defense, bringing multiple scenarios and attack algorithms to split learning.\r\n\r\n### Fixed\r\n\r\n- Component: Fixed accuracy issues with GLM training.\r\n- Infra: Fixed the issue where RayFed shutdown would hang.","2024-03-15T14:11:46",{"id":230,"version":231,"summary_zh":232,"released_at":233},289216,"v1.5.0.dev240312","## Added\r\n\r\n- SL: grad_average is supported on GPU.\r\n- SL: mix_up defence can be called through callback.\r\n- Simulation: add some unpartitioned datasets.\r\n\r\n## Fixed\r\n\r\n- Fix order in componet load table.\r\n\r\n## Changed\r\n\r\n- Serving: Update serving linkfunc type.\r\n- FL: rename get\u002Fset_gradients methods\r\n- SGX: improve doc for the accuracy analysis.\r\n- SL: import fia attack.\r\n","2024-03-15T02:28:39",{"id":235,"version":236,"summary_zh":237,"released_at":238},289217,"v1.5.0.dev240304","### Added\r\n\r\n- Add gradient_average callback in SL.\r\n\r\n### Fixed\r\n\r\n- Fix tuner default resource allocate.\r\n\r\n### Changed\r\n\r\n- Boost the speed of autoattack benchmark.\r\n- Upgrade to Python 3.10.","2024-03-04T10:37:10",{"id":240,"version":241,"summary_zh":242,"released_at":243},289218,"v1.4.0.dev240129","## [v1.4.0.dev240129] - 2024-01-29\r\n### Added\r\n- Split learning in PyTorch supports GPU in debug mode.\r\n- Split learning in PyTorch supports pipeline strategy.\r\n- Sparse compression supports the compression of multi-dimensional data, such as images.\r\n- SLModel supports input in the form of file names and allows for multiple label inputs.\r\n\r\n- Component: prediction operator results can now save feature columns.\r\n- Component: binning operators can now view reports directly.\r\n- Component: binning rule modification is supported.\r\n- Component: support model exports, support both online and offline prediction.\r\n### Fixed\r\n- fix: bump rayfed to 0.2.0a18 to fix shutdown lock.\r\n- Component: improve GLM training accuracy.\r\n- Component: reduce GLM training memory and computation cost.\r\n","2024-01-30T06:12:38",{"id":245,"version":246,"summary_zh":247,"released_at":248},289219,"v1.4.0.dev240122","### Added\r\n- Add a new feature of chunked computation to control the memory peak.\r\n- The binning component supports displaying binning rules.\r\n- \r\n### Fixed\r\n- Fix a bug that occurs when saving the SGB model fails when the number of trees in the model is 1.\r\n- Fix bin rule report.","2024-01-23T02:17:34",{"id":250,"version":251,"summary_zh":252,"released_at":253},289220,"v1.4.0.dev240116","### Added\r\n- sgb\u002Fss_xgb\u002Fss_glm\u002Fss_sgd can save specified columns with result now.\r\n- ss_glm: expose two params infeed size and newton.\r\n- SplitLearning\r\n  - Add a defense method against data reconstruction attacks.\r\n  - Adapt replay attack and gradreplace attack for deepfm.\r\n  - Add expoit attack.\r\n\r\n### Changed\r\n- Component: update fillna descriptions.\r\n\r\n### Fixed\r\n- Fix SS-GLM toturial.","2024-01-16T07:11:40"]