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联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。

1，Netty简述Netty是一个基于JAVANIO类库的异步通信框架，用于创建异步非阻塞、基于事件驱动、高性能、高可靠性和高可定制性的网络客户端和服务器端RPC高性能分析，请参考文章“【总结】RPC性能之道”特点异步、非阻塞、基于事件驱动的NIO框架支持多种传输层通信协议，包括T

一个const的对象，调用自身用该都是const式的成员函数，因为非const成员函数可能会更改该对象，与const对象冲突。当然可以加上一个fpermissive参数来稍微放松，但最好不要这样做。右值作为一个非const引用参数，编译器不允许。左值：可以取到地址并且有空间，内容可以改变的

DHCP监听可以防范利用DHCP发起的多种攻击行为，如DHCP中间人攻击，伪造多台设备耗尽地址池DHCP监听允许可信端口上的所有DHCP消息，但是却过滤非可信端口上的DHCP消息，DHCP监听还会在非可信端口上检查DHCP客户端消息ip dhcp snooping vlan 为一个或多个vlan启用DHCP监听ip dhcp snooping 

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