Java 数组

package text06;

public class Text02 {
public static void main(String[] args) {
	//1.声明,各个数据类型的数据具有默认值,数值类型的是0,char是0,boolean false,
	//其他的是null
	int[] list =new int[5];//0
	//1.分配空间
	//list=new int[5];
	
	//2.赋值
	list[0]=10;
	
	//3.使用
	System.out.println(list[0]);
	
}
}
package text06;

public class Text03 {
public static void main(String[] args) {
	int[] list;
	list=new int[5];//5个0
	
	int[] list2;
	list2=new int[]{4,1,6,7,8};
	
	int[] list3={7,3,2,5,9};
	System.out.println(list2.length);
	
	for(int i=0;i<list3.length;i++){
		System.out.println(list3[i]);
	}
	
}
}

 

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。
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