联邦学习问题回顾前文提及，于2016年，Google提出了用于训练输入法模型的新型方式，称为「联邦学习」。随着时间的推移，联邦学习不再是单纯解决Google输入法模型的一种解决方案，进而形成了一种新型的学习模式。

Premo主要基于BitXHub自身的gosdk实现，具有易于扩展和维护的特点。本文主要围绕功能测试、性能测试以及自动化测试三个方面来概述Premo的测试框架。

虽然HVM相比于EVM，性能已经有了很大的提升，但是由于其字节码数量很大，在解释执行的场景下执行性能十分受限。为了解决这个迫切的问题，我们引入了wasm虚拟机FVM，以及Rust合约编写框架。

众所周知，Java是一种被广泛使用的、面向对象的编程语言，具有“一次编写，处处执行”的跨平台特性。

Solidity作为最早提出的智能合约语言，它的出现为区块链的应用场景打开了新的大门。

隐私比较是指在不暴露双方具体数值的前提下，获取双方数值的大小关系。本文则主要介绍一种在当前效率比较高的隐私比较协议。

我们已经了解到分布式系统一般通过状态复制机[1]原理来实现一致性。其核心思想是系统中所有副本运行着相同的状态机，只要所有副本都以相同的初识状态开始，并基于相同的初识状态执行一组相同顺序的操作，那么所有的状态最终会收敛一致，即整个系统对外表现出一致性。而确定这一组相同顺序的操作需要系统达成共识，进一步说即所有诚实节点对执行顺序达成共识，这便是著名的拜占庭将军[2]问题。

揭开Quorum机制与PBFT算法的神秘面纱～

如何将应用链快速、便捷地接入跨链系统是一个亟待解决的问题。

从早期的分布式一致性算法的缓慢发展到现如今区块链共识的百花齐放，共识算法的发展已经走过了四十年左右的时光。不同的共识算法的侧重点不同，因此它们所面临的问题、环境也不一样。本文将从如下几个不同角度对共识算法进行分类