随记

随记

—-2015年随记,仰望2016——

转眼,2015年已过了半个月,总想着抽空总结这过去一年的所经历过的点点滴滴。由于近 3个月的高强度加班,今天终于在忙碌中写下今年的总结。

—–工作—–

回想一年前,自己还只是一个刚入行的小菜,到如今的遇事不着急,能独当一面承当项目开发,所经历的不是一蹴而就的。
刚入职的时候还只是一个只会简单的增删改查demo的开发,由于入职时并没有资深程序员的指导,只能自己慢慢摸索其中奥妙,回想起来真的不知道自己的坚持是对是错,从入职到毕业到8月份,只有我也个程序员,更没有可交流的对象。从java到php,从后台到前端,很多很多都是在紧迫的自我鞭策红完成,在这一年里,经历的大大小小的项目也有6个之多,其中有几个是自己一个人独立负责开发完成的。本着一心向北上广的我,并没能如愿的踏上属于自己的征程,很多时候是自己的胆怯、懦弱,更多的是舍不得,是抛不开。。。。

—–家庭—–

本来说要走向北上广的,并不是说去了北上广就能有多大成就,而只是那个心愿未能完成。记得毕业的第二天,联系好了上海的公司,本来辞了职就去上海的,当时的机票也都已经预定了,当药辞职的第二天,家里因为兄长的旧病复发,舍不得一狠心丢下他们,就认怂了,也很可惜那次的错失机会。后来父母的身体也越来越差,隔三差五都要去医院,加之父母年纪大了,每每不加班的时候要回家看看,有时候,是真的很想很想去挣很多的钱,因为穷怕了,眼睁睁的看着父母生病,没有能力给他们交医药费,只能在隔着黑夜的窗子边掉泪。

也许有时候挣钱和孝敬中就差了一个好身体吧,希望妈妈的身体快点好,快点出院,今年没有挣到什么钱,属于浑浑噩噩的度过了一年,也没有加薪,也么有升职,希望来年的自己能如人所愿!

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。
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