warriorpaw

sslr 使用secret sharing 求解梯度下降方向， ssxgb使用secret sharing 求样本分桶梯度加和。而 hess lr/xgb 使用同态加密进行上述操作。 secret sharing对带宽和延迟比较敏感，而同态加密方案会消耗更多的cpu算力。 是一种针对不同运算环境的折中：局域网/万兆环境下ss能更快的完成建模，带宽受限且延迟较高的公网环境可以用he提高建模速度 。 其他部分运算逻辑和算法的安全设定基本一致。

哪个学校，什么拨号客户端，尝试过什么方法了？ 什么都没说，没法帮忙啊。

哦，当时把本地端配置文件改成多IP，但是服务端没动，导致配置文件格式不一致； 时间长没用都忘记了，直接传上来了。已改。

这个assert是为了规避一个针对线性模型的已知攻击手段，不能去掉或绕过这个assert。同时样本数小于特征数的数据集是无法收敛模型的，在这么小的数据上训练没任何意义。所以不会接受这个合入请求。