7、设计思维:从原始智慧到现代启示

设计思维:从原始智慧到现代启示

1. 神话逻辑与设计思维

在传统观念中,有些人的思维方式不遵循常规的逻辑分类,而是采用一种看似不合逻辑的“神秘参与”,将不同层次和秩序随意混合。从客观角度看,这些人常被认为缺乏思考,但这种观点充满偏见,与事实相去甚远。与之相反,设计师的思维旨在打破客观主义者所建立的外在秩序,努力与那些难以言表的事物实现融合。

2. “原始”民族的智慧

2.1 具体科学的思维

二十世纪的人类学家惊讶地发现,所谓的“原始”社会对周围世界进行了极为细致的观察。他们对身边的自然物体和事件有着具体的认识,并能在日常生活中巧妙利用这些知识。这种思维方式被列维 - 斯特劳斯称为“具体科学”。

“具体科学”将智力与感官相结合,利用五种感官进行逻辑思考。与现代人使用抽象概念理解事物不同,“原始”民族运用自然和人类世界中现成的具体事物,充分发挥感官能力,来智慧地思考和理解世界。

2.2 科学思维的传承

从新石器时代甚至历史开端起,人们就继承了悠久的科学传统。所谓“原始”民族的思维方式与新石器时代的人们相同,早期历史、古代和中世纪的人们也继承了自旧石器时代以来的科学思维。

到旧石器时代晚期,现代人类的祖先就已经会吟诗、讲神话和举行仪式,也已开始进行原始的科学思考。到新石器时代,旧石器时代晚期积累了约三万年的知识开始形成宏大的结构,自然观察片段和神话故事被系统化,大规模神话形成,明确的仪式得以确立,同时还出现了对文明至关重要的技术,如陶器制作、编织、农业和动物驯化等。

2.3 野性思维与魔法思维

“原始”民族基于细致观察,不仅利用动植

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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