喝点小酒-胡诌“编程语言学习”

本文讲述了作者与一名计算机科学专业学生关于编程语言学习的讨论,强调了选择编程语言应考虑目标、实用性及市场需求,提倡结合Java和C语言基础的学习策略。

今天, 与一个小哥们儿(学习计算机科学与技术专业的,我儿子,这是真的)一块儿吃饭(这顿饭,在家里吃的,吹个牛哈,我做的,三个荤菜、一个素材、一个汤、主食米饭 馒头 都有),喝了一口,有点醺! 有几句对话,修改一下,改录下来,备忘,逗大家一乐。

小哥们儿问我

“老头儿! 我们学校学那么多种计算机编程语言,你说说,我该好好学习什么编程语言,对我发展有益处?说白了,就是毕业后,好找工作,多挣两个钱,比你多一点儿就行。”

听这话,脑袋里抱怨道:  这小子,把我问的有点懵,是呀,我“特么”的学微处理器设计专业的,我上学的时候主要是如何设计处理器,但是实际学习的时候, 学了好几门计算机编程语言(1989 本科入学),那时候学的计算机语言 有 BASIC FORTRAN COBAL PASCAL C , MASM,; 数据库  还特么 的 DBASE 后面还升级到了 FOXBASE .  那时候 数据库 处理  还有个 SQL 语言。(后来烟酒生了,我学软件工程)与工程真没啥关系,学的语言就更多,更杂了,还什么面向了对象、面向网络、面向这个、面向那个, 反正我学了不少,毕业了,工作了, 但是感觉都没用上。于是,假么招式想了想,便开始胡诌,算是回答。

我佯装幸灾乐祸滴回答小哥们:

“哥们儿!”

“你是学习计算机科学的呀,怎么为了学习哪门计算机语言还纠结了”

小哥们儿说

“ 现在学校里,都这样,招聘单位也是关心这个,你就说说吧!老头 ,别卖关子了”

于是~,

我对着小哥们儿开始胡诌了:

“第一哈、我还真不知道现在该学习什么语言,估计有一件事儿是肯定的,无论什么计算机语言,只为了一件事情, 不管你用什么编程语言编的程序,通过这门语言编译器, 编译成 运行码(机器码),并且在某类硬件的某个操作系统上 跑起来(运行起来,能完成任务),对不? ”

“第二哈、我学了这么多编程语言,发现这些编程语言学习 都扯一些共同的事情, 感觉就是命令的格式不太一样,针对的应用场景、开发便利性、略点儿有差异”

“举个例子 所有语言都要讲:

1、数据类型 及 数据存储的方法吧:(于是 什么整型 浮点 字符 字符串 指针 对象.....巴拉巴拉东西就来了 )、

2、条件处理与循环处理(FO R NEXT  循环 Do.. while 循环 ... IF THEN ELSE判断 就来了吧)

3、IO设备处理  (键盘、鼠标、磁盘、屏幕、打印机、网络、控制板........)的 读读写写 就来了吧)、

4、 还有 这个! 那个! 都是一样的吧, 对吧! 自己心里都笑着想:‘什么玩意儿,就对吧,哈哈哈哈’

5、因此把编程语言中的这些相同关键内容整清楚,至于学习哪门语言, 看你要干啥,然后再选择。

“第三哈, 怎么选择编程语言,我想:应该确定研究或工作目标、业界主流、再去  确定 就好了,没法儿定。。。 黄花菜都凉了”

小哥们儿说

“哼! 等于没说”

哈哈哈哈哈哈哈哈哈   就是讲个故事! 当笑话听吧。

好吧,近期或近两年, 学习个Java语言, 顺便、或附带着、 把 C 语言一并 也瞅瞅,基础知识,面对开发场合的基本编程技巧,都整明白一点,年轻, 混口饭吃 应该可以吧!

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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