住院时期

高烧不退

2021-4-17日开始,一直持续到4-23日,每天定时的两次高烧(第一次是早上6点左右,体温大概在39.3°左右波动,第二次是下午7点左右,体温大概在40.0°左右波动),高烧时刻基本处于昏迷。。高烧时刻基本来得很准时,也要退烧药才能解决,医生不让乱吃药,为了我身体考虑,一发烧就赶紧让多喝水,然后给我挂水(补体液),搞得人很痛苦,害。

体温下降

昨天下午做了一个蛮痛苦的检查,还顺便进行医治一番(这么说吧,这番操作4000元,我心疼)。然后,今天早上6点体温是37.1°,把我激动坏了。唉,果然花钱不能解决的事往往是花的钱还不够。。。然后中午再一次量了一次体温,36.6°。。好了,体温下降了,再窝两天养养。。已经在医院基本昏迷一周了,醒来时手机的话医生不让碰,所以基本一周把以前所欠的睡眠都补回来了。。

住院周总结

这一周啥事也没做,还准备打国赛的,本来这周留着时间冲刺的,结果全没了,后面还得请更多的假(算了,直接说准备休学吧)不休学的话,我请那么多假直接混到大三(除了住院,接下来还要请更多的假),我除了考研路没有其他选择,我有点不甘心(毕竟大一大二为了冲大厂做了那么多准备,放弃了绩点,放弃了奖学金,放弃了大一大二的那些自由时间,放弃了课堂听讲),我不想放弃,我还想冲冲腾讯实验室实习生呢(菜鸡也有梦想,本来原来路线准备大三找学长内推腾讯当实习生,面试能过的话,那就走吧,不能过呢就考研(大学我有了三年技术路线我想也足够了)。但现在全变了,我也在住院期间把路线想得差不多了

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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