Life or Candle -->众善奉行,诸恶莫作

本文探讨了生命的不确定性以及IT行业的职业稳定性问题。作者通过一个朋友失业的经历反思了对待工作的态度,并思考如何应对年老及死亡的问题。

                                                        Life or Candle 

                                                a candle in the wind ,
                                                we do not know when it will out.
                                                the only thing we are sure is :
                                                " it will go out One day  " .
                                                we can not control.                                                                                  
                                                                         
                                                                           author : Jack Miao
                                                                           Date:    04/12/2007

        
印度朋友SANJEEV明天要回国了。我的第一个外国朋友。他性格很爽朗,像我一样,
        
自然成了无话不谈的朋友。 
        
他被fire,是他工作六年中第一次被FIRE,本来是想到中国积累国外工作经验的。被FIRE了。
        
郁闷之心,我可以理解。
        
看来外国人开的软件公司,也急功近利啊,项目做的失败,不好好找原因,拿员工开刀,I 可真是服了。
      
        
假设是打仗打败了,找士兵的事情,将军们没有事情?ME郁闷中。
        
也许所有人的工作都不稳定,特别是IT行业,我们不知道哪天会失去工作。
       
        
同时想到了生命的无常,我们无法完全控制自己的生命。可能明天就终结了。    
        
现在ME想的是死后的事情”,然后是年老的事情
         “
死后的事情
        
许多人不相信地狱的存在,程序中还有if {} else {};    
         ELSE
地狱存在的话,我们何以应对。所以少看点电视,多做点好事。诸善奉行,诸恶莫作。
        
净化我们的心灵吧 ,多看点佛经吧。

         ”
年老的事情    
        
首先我不认为中国的大胡子程序员稀缺是件好事。
        
国外有很多"大胡子"的程序员,中国的程序员做几年就转行了,原因何在?
         ME
认为还是程序员的待遇太低。  待遇因何太低?可能是做的软件方向不对,
        
在中国的恶性竞争的环境下,必然会拼价格的。
        
关键是拿出人无我有,人有我精的水平来。

        
其他的道路,酝酿中......

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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