新闻速递

英特尔167亿美元收购Altera 

    今年一直有消息称英特尔要收购Altera,终于,在周一英特尔宣布以167亿美元收购芯片制造商Altera。这已经是本周既安华高科技370亿美元收购博通之后的第二次主要收购。此前,诺基亚也以相似的价格收购了朗讯。

两家公司签署了如下收购协议:在接下来的69个月,英特尔公司将以每股54美元的价格现金收购Altera股东手上的股份。

AlteraFPGA是一款可编程的芯片,现已用在了手机基站等设备上,而且开始出现在云计算数据中心。英特尔预见Altera芯片将对物联网市场产生影响。

收购消息宣布后Altera的股价上涨了3.02美元(6%),报收于51.82美元。英特尔的股价有所波动,下跌了56美分(1.6%),报收于33.90美元。

原文链接:http://www.sdnlab.com/11889.html

思科高层动荡,两总裁离职 

    61日,思科爆出了重磅新闻:两总裁罗伯·洛依德(Rob Lloyd)和加里·摩尔(Gary Moore)将离职,想必这是六一儿童节业界最令人惊讶的消息。据思科即将上任的CEO查克·罗宾斯(Chuck Robbins)周一表示两人将于公司本财年结束后(725日)正式离职。

洛依德现任开发和销售部总裁,在思科效力21年。摩尔2001年加入思科,并且在2011年成为公司首席运营官。二者一直都被外界猜测是接替钱伯斯CEO的热门人选,担任思科业务高级副总裁的罗宾斯并不被看好。不过罗宾斯CEO身份的尘埃落定让二者也没有了继续在思科呆下去的价值。726日新财年,所有疑惑都将明了。

原文链接:http://www.sdnlab.com/11890.html

AirFrame诺基亚首推电信级数据中心产品解决方案 

    本周一,诺基亚宣传推出一整套的电信级云数据中心产品解决方案,此举是为了帮助运营商更好的与云服务提供商如GoogleAmazon展开竞争。

AirFrame的产品线包含了服务器、交换机以及基于开源标准构建的存储硬件,另外整体方案还专门对NFV的扩展做了优化。

 这些基础设施的产品是被设计用来帮助运营商为订阅者提供云服务,以及运行那些基于容器的分布式应用,虽然这些领域以往都是互联网大咖如GoogleFacebook所擅长的。

但是随着云服务和互联网的发展,电信与IT逐渐在融合,随之而来的将是一个全新的领域、全新的市场。诺基亚应该也正是看到了这点。

原文链接:http://www.sdnlab.com/11891.html

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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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