【公众号系列】12306购票送温暖

公众号:SAP Technical
本文作者:matinal
 

写在前面

据说12306有了新功能,叫候补购票,有砖家表示,这种购票方式要比市面上所谓的抢票软件效率高、速度快。砖家的说法一定有道理,拿个小本本记下来。

自从12306网上购票上线之后,就一直被大家所诟病,因为没有网上购票之前,所有人都能回家过年,而网上购票之后,很多人却回不去家过年了。是不是很神奇的一件事。

抢票软件

我们知道全国的火车票都是从12306发出的,所以很多人都是对其又爱又恨,因为我们都是在售票的第一时间去抢,可刚过一秒,车票便空空如也。很多软件商看不过去,就开始写了各种抢票软(外)件(挂),而且这些软件商也是诚意满满,能够保证用户只要使用,就能抢到用户需要的火车票。

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只要能买到回家的票,这个软件就是个好软件。当我们在各种群里,朋友圈里发各种抢票加速的时候,这些商家确实帮助了不少用户,解决抢不到票的问题,购票市场也因此逐渐形成。

黄牛特色

我记得很多年前,黄牛是用来耕地的,而现如今,黄牛却成了我们回家的希望。"我们有最专业的抢票服务,我帮你抢票,先出票后付款。你自己也可以抢,你抢到了我这边就取消,你不会有任何损失。"是不是很熟悉这句话,往年旅客在没有抢到票的时候,万般无奈之下寄望于黄牛,黄牛也成为了一种特色的产物。

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很多时候,抢票软件也会输给黄牛,这不得不让我们怀疑,黄牛是不是有代号的,不管怎么样,能抢到票就是"双赢"的结果。虽然非正规渠道购票容易泄露个人信息,是不被提倡的,但是:我愿意。

关系车票

WTF?还有这种操作?

各位回想一下,每年当你焦急的抢票的时候,却总是抢不到票,眼看就要到新年了,你就不得不从黄牛那里加钱买票,是不是有时候你也会随口问一句:您这为啥总是这么多票?黄牛的回答有时候会是"我是关系户"。

我还碰到过一次,人家这样说:硬座加150,硬卧加250,我是铁路上的老员工,和他们都熟,弄几张票肯定没问题,多年的合作关系了。并且大家没发现吗,大部分列车都会预留一节卧铺车厢,给乘务人员和其他工作人员,那么多铺位也睡不满,当然这个是非常非常特殊的,一般人没有这般待遇。

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候补购票

新功能:候补购票,这玩意有什么用呢?就是在你进行抢票的时候,突然发现票已经抢完了。那么只能寄希望于看看有没有退票的了,以前的话都是技术宅用软件挂着,一有退票就被他们抢走了。但有了这个功能后,我们就可以登记信息支付费用后,就可以被系统列为候补乘客,别介意,不是候补队员,如果乘坐的车次一旦有了退票、余票,系统就可以按照候补时间,依次递补,自动为候补乘客分配车票。据说,购票速度和成功率都要强于于抢票软件。抢票软件商们,你们要努力了,不努力就要被超越了。

候补购票功能的出现,更像是12306官方的抢票功能。没错,你们出的抢票软件都靠边站,我要自己出一个。候补购票相当于直接从火车票的源头进行取票,据说比抢票软件还要快。这种行为,无疑抢了黄牛生意,也抢了整个购票市场的资源,你们都选我,我不做广告喂喂喂……

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并且,候补购票是需要提前付款,才能帮助乘客开始抢票。那么,当全国好几亿人民都提前付款后,12306将会积累起巨大的资金池,然后浮想联翩……

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我只想说23点到7点,我依然可以购物,为什么不能买票,可不可以不让我购物,让我买票呢!网站也不要每天都维护吧,可不可以春运期间不维护,春运以外的时间全天维护网站,我都不会问为什么!

然鹅,春节回家的火车票你抢到了吗?

转载于:https://www.cnblogs.com/SAPmatinal/p/10330105.html

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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