Galaxy Note Developer Talk - 非笔寻常

        今年12月22日对我和我们组来说都是一个特别的日子。这一天里,我们BST SMI组成功举办了一次开发者活动,我们称之为“Galaxy Note Developer Talk-非笔寻常”。 活动在北京798工厂的白石茶馆举行,这里充满着高雅的艺术气息。我们邀请了40多家业内公司,参加者超过60人。


 

     
 
 
 
签到时,我们特别推荐了参与者使用note自带的S-memo应用和S-pen来签名,大家都切实体验到了note的流畅书写魅力。


 


 

  
        活动开场后,来自韩国总部的安泳完先生首先发表了精彩演讲,他指出了Galaxy Note的设计与中国传统文化的关系,例如汉字书写、水墨画等都可以由note轻松展现,由此我们可以开发出具有中国特色的note应用。
 


 
 

  活动中我们特别邀请了业界专家,王利杰先生就移动互联网新趋势、Galaxy Note特性以及如何开发出优秀应用做了主题演讲。
 




接下来,来自两个第三方合作公司的专家朋友分享了他们的设计和开发经验,介绍了他们在Galaxy Note上开发的最新产品。

此外,活动还包含两个技术讲座,分别是“Galaxy Note & S-pen介绍”和“三星开发者支持&三星安卓SDK”。最后我们为来宾准备了一个抽奖环节和自由讨论环节。

通过这次活动,Galaxy Note吸引了更多的开发者和合作伙伴。在即将到来的新年里,我们必将看到Note上越来越多的高质量应用。
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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