隋朝步虚大师的预言

冬天真是难熬啊,夜晚好像很长很长的。偶尔发现了《隋朝步虚大师的预言》供各位研究。谢谢;

【前言】

步虚大师:隋朝大将,历见隋末腐败乱世,出家避难到天台山中。

预言诗乃是乩文,清光绪三十年正月初七日甲辰1904年正月初七日,北京西山碧云寺清虚楼的主人高静涵居士請得隨朝天臺步虛和尚(又作步真麈君)降乩。民国初年,此乩文即甚为哄动一时,因预言光绪之死,以及清廷灭亡,皆谈言微中也。

詩曰:
昔因隋亂采菩提 誤入天台石寶西
朝飲流霞且止渴 夜餐玉露略充飢
面壁九年垂大道 指彈十代換新儀
欲我辟途途誤我 天機難泄泄禪機

雲暗暗 霧愁愁 龍歸泥土塑獼猴 三歲孩童三載福 月下無主水空流 萬里煙波一旦收

君做祖 質彬彬 萬里長虹破浪征 黃鶴樓中吹玉笛 八方齊唱凱歌吟 旌旗五色換新新

吉士懷柔 三十年變 豈凡人哉 曇花一現 南北東西 龍爭虎戰 七八數定 山川粗奠

干戈起 逐鹿忙 草莽英雄將出山 多少枕戈豪傑士 風雲聚會到江南 金陵日月又重光

瀛洲虎 渡海狼 滿天紅日更昏黃 茫茫神州傷破碎 蒼生處處哭爺娘 春雷乍響見晴陽

細柳營中 群雄豪飲 月掩中秋 酣睡未醒 雙獅搏球 一墜其井 紅粉佳人 面豔櫻景

春雷炸 豎白旗 千萬活鬼哭啼啼 石頭城中飛符到 再看重整漢宮儀 東山又有火光照

日月蝕 五星稀 二七交加掛綵衣 野人舉足迫金虎 遍地紅花遍地飢 富貴貧賤無高低

二七縱橫 一牛雙尾 無復人形 日行恆軌 海上金鱉 玄服律呂 鐵鳥凌空 東南盡毀

紅霞蔚 白雲蒸 落花流水兩無情 四海水中皆赤色 白骨如丘滿崗陵 相將玉兔漸東昇

蓋棺定 功罪分 茫茫海宇見承平 百年大事渾如夢 南朝金粉太平春 萬里山河處處青

世宇三分 有聖人出 玄色其冠 龍張其服 天地復明 處治萬物 四海謳歌 蔭受其福



詩曰:
茫茫天數本難知
惟在蒼生感太虛
老僧不敢多饒舌
洩露天機恐被誅


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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