总结致富

总结致富

世界级励志大师拿破仑﹒希尔写过一本畅销书《思考致富》,影响了成千上万的读者。记得书里面讲到:成功是一种思考的积累。是啊,人只有在不断的思考不断的实践中才能不断的提高,才能促进成功。我们平常说的“一日三省”也就是这个意思。

那么总结和思考又有什么关系呢?总结是思考的一种形式,它是通过把听到、看到、闻到的信息进行提炼、固化成文档的过程。我们平常的思考很多时候没有把结果固化,形成文档,造福“后代”。

 

案例:

刚到公司的时候,常常是接到任务就开始埋头苦干,干完这项做那项,反正是每天都很忙,没有空闲的时间。也“没有”时间去思考一些问题,所以一直在枯燥地重复工作,对于维护项目更是如此。后来看了一些励志类的书籍,也接触了敏捷软件开发。发现完全可以把敏捷的思想应用于项目组的软件维护中来,于是在2006下半年在项目组应用了一些敏捷实践,结果得到了项目组和市场人员的认可。在完成任务的同时,也形成了一个任务一总结的机制,即每个维护任务完成后都会把相关人员召集在一起,讨论这次任务完成的情况,不足的地方,如何预防这些问题,新的任务开始时就会提前准备。这项机制特别在某某版本的开发中发挥出了很大的作用。

 

模型:

   没有总结的工作是循环模型,日复一日地在原来的位置在辛苦“耕耘”,想想程序的死循环就知道有多糟糕了。而有了总结的工作是螺旋上升模型,不用老是愁原来的问题啦!总结加上实践那是一把利剑!

 

总结的方式:

两目标工作法:在任务中及时处理遇到的问题,同时归纳总结,预防以后发生类似的事情。

网上回贴:在网上读到好的贴子,一定要回贴,回贴的过程就是对所读内容总结的过程。总结有利于吸收新的知识。

总结的方式还有很多,比如思维导图、头脑风暴、六顶思考帽、会议等等。

 

结语:

    忙=“心”+“亡”,在我们忙碌的时刻是不是已经“死亡”?我相信在每一个岗位都有提高的空间,只要我们去总结、去实践。总结对于企业来说是智力资本,对于个人来说是提高和经验的积累,双方都有好处,我们何乐而不为呢?

 

 

 
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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