Awesome-FL

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

• 可访问 GitHub 与官网的网络环境
• 已安装 git（用于克隆仓库）
• 浏览器或 Markdown 阅读器（用于查看清单内容）

安装与启动步骤

1. 1克隆资源仓库

   把 Awesome-FL 仓库下载到本地，之后可离线浏览全部论文与资源链接。

   git clone https://github.com/youngfish42/Awesome-FL.git

   复制

2. 2查看总目录

   打开 README 的 Table of Contents，了解论文、框架、数据集、综述等板块划分。

   cd Awesome-FL

   复制

3. 3按方向检索论文

   在 Papers 板块按 AI、ML、DM、CV、NLP、DB 等分类定位目标方向的论文列表。

4. 4挑选框架与数据集

   阅读 Framework 与 Datasets 章节，了解可用工具链与基准数据集。

5. 5访问在线版

   也可直接在浏览器打开官网，无需克隆即可浏览同一份清单。

如何确认成功

本地能打开 Awesome-FL 目录下的 README.md，或在浏览器访问官网看到分类论文列表，即为成功。

常见问题

注意事项

• 本项目是资源导航清单，不是算法库，不含训练代码或可执行程序。
• README 未提供 pip 安装、Docker 部署或服务启动说明，请勿自行假设存在这些步骤。
• 清单覆盖 AI、ML、DM、Secure、CV、NLP、IR、DB、Network、System 等多个交叉方向。
• 资源链接与更新状态以仓库 README 和官网为准，遇到失效链接可到仓库反馈。