2007寒假总结,2008目标找人

作者利用两个月的“假期”时间,不仅学习了Oracle和Unix的基础知识,还深入研究了《楞严咒》,并计划进一步探索心中心法。期间,尝试联系了一位难搞的朋友,并决定寻找良师指导修行。
拈花怎么传,不妨密且禅
一期从古棹,三界任横眠,
归隐扬眉际,相逢瞬目边。
临行无剩语,珍重一声
---大愚阿阇黎

本来没有寒假,何来的寒假哪?呵呵;

厌恶了办公室里面的令我作吐的风气,索性不要这份工作了,给自己放了2个月的假期.

时间够长了吧,哈哈;

说说我在家里完成的任务:

1.Oracle,Unix的基础知识已经看完 .为我的工作的转型打下了基础;

  任务完成情况评分: 6分;

2.<楞严咒>有5会,完成了3会.  找到了背诵长咒的方法.

  任务完成情况评分: 8分;

3.鼓足了勇气打了"会骂人的丫头"的电话, 结果我已经无语了;

4 .认识了心中心法,融禅密净土.以后我要准备学习这一个法门了.如果这样子下去,

就是再过1万年,我还是没有明心见性.

"闷在深山十年修,不如名师一点拨",找老师吧.

新的一年的任务,就是找人了啊,为我以后的大方向打下坚实的基础,不要只看着赚钱啊.

几个老师.我一辈子的老师.

一个行业:我要做一辈子的行业;

一门技术:我要作一辈子的技术;

一个法门,我要学一辈子的法门.

还有什么人,需要找,自己猜去吧;

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—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、加等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合群: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。
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