毕业设计代码，联邦学习基础框架设计与实现，搭建了一个简单的联邦学习框架，复现了FedAvg算法
整体采用C/S架构，联邦学习分为Server端和Client端。
在测试环境中，Server端和Client端为一对多模式。
架构为三层架构：网络层、逻辑层、计算层。计算层包括模型参数维护和训练，在MXNet框架下实现。网络层和逻辑层提供了基本的数据传输和数据处理的接口，为用户提供扩展接口的算法。
源码由Server.py和Server_data_handler.py两部分构成，server_config.json文件中为系统参数信息。
源码由Client.py和Client_data_handler.py两部分构成，client_config.json文件中为系统参数信息。
读读源码，跑一跑server_main.py和client_main.py。
2021.4.29 时隔一年，又回来看了看当初本科毕业的工作，删除了一些冗余的文件