BreederDAOOnAir:AMA 系列

BreederDAO创始人团队分享了项目进展、1000万美金融资历程及未来规划。AMA系列将探讨P2E游戏、公会合作与行业领导者的观点。

BreederDAO 终于开播了!

在我们推出后的短短 2 个月内,我们迎来了大量新的社区成员——Breeding 先锋、Breeding 专家和 Breeding 运营加入我们的 BreederDAO “工厂”(Twitter 成员 20k+,Discord 成员 31k+,Telegram 成员 19k+,还有更多在我们其他小型社区的成员)。通过我们举办的各种活动,我们与大家的互动非常愉快,我们很感谢你们在这么早期就给予我们支持。

我们和你们分享了我们融资 1000 万美金的部分历程,也举办了许多活动以感谢大家迄今为止对这个项目的热爱,并向大家介绍了从项目成立以来一直支持我们的优秀的顾问团队。因为我们大家的共同努力,使我们能够以极快的速度达成了重要的里程碑!

一路走来我们经历了许多,所以我们推出了 BreederDAOOnAir,将继续把 BreederDAO 带到更高的高度!

在 BreederDAO ,我们的愿景是成为 P2E 经济的支柱。这个 AMA 系列将在 BreederDAO 内部和外部的各种渠道和平台上播出,不仅关注 BreederDAO 目前和未来的计划,而且还将举办各种游戏和公会活动,探索涵盖所有关于游戏和收入的话题!

AMA 第 1 期:来见见我们的创始人团队吧!

你们的问题我们都看到了,我们也见识了大家对于了解 BreederDAO 的来龙去脉是多么兴奋!我们非常感谢大家的关注,也很乐于和你们分享这一切,这次的 AMA 就解答了大家所有的问题!

为了启动 BreederDAOOOnAir,并作为对我们所有早期支持者的款待,在由我们顾问,来自  Emfarsis 的 Leah Callon-Butler 主持的激动人心的讨论中,直接向我们的创始人 Renz Chong、Nico Odulio 和 Jeth Ang 提问,了解更多关于 BreederDAO 的信息吧。

AMA 系列在继续筹备:

正如我们所承诺的,这个系列不仅仅是关于 BreederDAO 的,我们期待看到我们的 AMA 系列将介绍我们的公会伙伴(公会将有机会介绍自己、讨论他们对 P2E 的看法、 P2E 当前发展状况、 P2E 的可持续性、他们对奖学金的想法和他们正在建立的目标、他们参与的游戏,以及他们与其他公会的不同之处),P2E 游戏(在这里你可以了解更多关于他们的游戏性、经济、团队和未来计划),行业领袖(在这里他们会分享他们对于 P2E 未来发展的看法、 P2E 以及 BreederDAO 如何适应这种“未来形式”),以及各种与 P2E 相关的话题!

请务必让我们知道你们想听什么,并在我们 discord 的 #suggestions 频道中提出你们感兴趣的话题。你们也可能会看到我们在 BreederDAO 工厂之外的不同 AMA 中出现,所以请继续关注,还有很多其他的惊喜等着大家!

现在,我们期待你们提出许多有趣的问题,我们希望在 BreederDAO 开播的 AMA 中看到大家的身影。

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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