巧夺天工之作:Java+Python两大全新完整视频可直接试学至精通!

本文详述了从入门到精通的Java和Python学习路线,覆盖基础到高级技术,包括项目开发、框架运用及面试技巧,助你快速成长为技术专家。

听说好的内容法第二次会火,小编觉得这篇文章有理由被大家认可。

JAVA 全套

预科阶段:职业规划/学习方法

第一阶段:JAVA 快速入门

第二阶段:JAVA 基础深化和提高

第三阶段:数据库编程和设计

第四阶段:网页编程和设计

第五阶段:JAVAEE 和项目开发

第六阶段:SSM 框架和项目开发

第七阶段:JAVA 高级技术

第八阶段:电商高级项目_架构/编码

第九阶段:设计模式/框架源码分析

第十阶段:微服务架构

第十一阶段:面试和成功求职的秘技

第十二阶段:入职后快速成长到CTO

小编最看重的阶段学习之JAVAEE 和项目开发:

本阶段是进入真正企业级项目的起点,是重点也是难点。我们学习JAVAEE的核心内容:Servlet和JSP、Tomcat服务器等。这些技术在企业中直接应用的概率不高,但是都是核心基础。掌握这些内容,再往后学习将非常轻松。

之二JAVA 高级技术:

本阶段课程是为后面的电商项目做铺垫,同时也是大家冲击更高薪水的武器。现在行业薪水越来越高,要求也越来越高,大水涨船高,大家跟上潮流才能做时代的弄潮儿。

Python 全套

第一阶段:Python入门

第二阶段:Python 深入与提高

第三阶段:Python 网络与并发编程

第四阶段:数据库编程基础

第五阶段:Linux 环境编程基础

第六阶段:Python 核心特性

第七阶段:网页编程基础

第八阶段:Python_Django 框架

第九阶段:Python_Tornado 框架

第十阶段:Python_大型电商项目

第十一阶段:Python 爬虫开发

第十二阶段:面试和成功求职的秘技

第十三阶段:入职后快速成长到CTO


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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,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: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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