收到开复老师亲笔签名的自传:)《小鸟》更需加油哦!

作者拜访了李开复老师并向其赠送了书籍《我是一只IT小小鸟》,该书旨在通过分享IT从业者的挫折与教训帮助更多人成长。李开复老师回赠了他的自传并为作者签名。

作者:博文视点编辑夏青

9月29日,天气很阴。出租车行驶到成府路时,得探头望望软件园的各座大厦的名字,来分辨到底要停靠哪一栋楼。感谢司机听了我的劝,不再与抢道的私家车计较。感谢热心的保卫,一抬手指着四座深色的写字楼对我说:“从台阶那儿上去吧,边上那座便是!”

我提着Broadview红色的手提袋一路小跑,袋里装着约好要送给开复老师和Sherry的《我是一只IT小小鸟》样书和海报。这只“小鸟”9月中旬起飞,已经在IT学子间收获好评连连,它马上也要飞往台湾——这个消息让作者们和编辑们都十分兴奋。我们的初衷本就是让更多的人从“小鸟”们对自身挫折与教训的分享中获得帮助或感悟——是吧,哪一位成功者不是靠持续的努力和积累而慢慢成长起来的?“小鸟”们的弯路,也许就是后来者们的桥梁!

电梯上行,我终于见到Sherry。她非常亲切,也透出一种知性的气质,语调柔和。我把《我是一只IT小小鸟》和海报送给了她,得知开复老师正在进行一个很重要的会议,便请她代为转交。她爽快地答应了,并送给我一本开复老师的自传《世界因你不同》——原来,从邮件中开复老师得知我很喜欢这本书并希望得到他的签名,就拿了一本书签上名字让Sherry送给我——开复老师真是细心啊!我打开书看到开复老师潇洒漂亮的签名,觉得非常非常高兴。谢谢开复老师了!


我很敬仰开复老师,不是因为他有名,而是因为他一直关注着青年一代的成长,孜孜不倦地用自己的经历和对人生的感悟去帮助找不到方向的学生们,点亮他们前行的灯。这个世界上名人有很多,但能做到以上这点、并能坚持做好的就不多了。我自己也刚从校园里出来不久,很能感受绝大多数学生不知道自己要什么、应该做什么,不知道自己喜欢什么职业及如何为之奋斗的迷茫心情。我们需要这么一盏灯,或者仅仅一个声音,告诉我们前方的路有险阻也有美景,鼓励我们勇敢前行。开复老师一直做着的就是这么一件事,他让我们看得更远、想得更深、飞得更高。而“小鸟”们呢,让我们觉得自己并不孤独,从而可以携手同行。

希望开复老师能从这本《我是一只IT小小鸟》中看到我们一样的用心,也预祝开复老师出行顺利!

《世界因你不同:李开复自传》豆瓣讨论
《我是一只IT小小鸟》
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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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