2017年5月20日软考考试报名开始啦

2017年上半年软件水平考试包括信息系统项目管理师等科目的报名时间已经公布,各地报名时间不同,例如北京为3月16日至3月30日,上海为3月15日至3月31日等。

  2017年上半年软考信息系统项目管理师、系统集成项目管理工程师、信息安全工程师考试将于2017年5月20日举行,目前全国所有省市都已发布报名简章通知,各位学员注意按报名简章通知在规定时间完成报名。

  地区报名时间

  北京2017年3月16日至3月30日

  上海2017年3月15日-3月31日

  天津2017-03-10 09:00 至 2017-04-10 17:00

  重庆2017年2月27日—4月1日

  广东2017年3月15日9:00-4月1日17:00

  深圳2017年3月15日9:00-4月1日17:00

  福建2017年3月1日开始

  江苏2017年3月13日至2017年4月21日

  浙江2017年3月1日至4月10日

  宁波2017年3月8日到4月11日

  湖北即日起 至 2017年4月15日 17:00

  湖南2017年3月20日-4月17日

  安徽2月27日9:00至3月27日17:00

  河北2月24日至3月9日17时

  云南2017-03-06 09:00 至 2017-04-10 17:00

  广西2017年3月10日9∶00至2017年3月28日17∶00

  江西2017年3月1日至4月14日

  陕西2017年3月13日~4月20日

  四川2017年2月15日至3月15日

  吉林2017年3月2日—15日

  辽宁2017年3月20日8:30至4月7日15:00

  大连2017年3月5日至4月15日

  山东报名时间:3月14日—3月23日。

  缴费时间:3月15日—3月27日。

  山西2017年2月28日至2017年3月17日上午十一点整

  河南2017-03-06 10:00 至 2017-04-22 17:00

  甘肃2017年3月21日-2017年4月5日

  青海2017年2月27日至3月12日

  海南2017年2月13日至3月13日

  贵州2017年3月6日--2017年3月31日

  内蒙古网上报名时间:2017年2月15日—3月10日

  网上缴费时间:2017年2月15日—3月12日

  黑龙江2017-03-09 00:00 至 2017-03-20 23:59

  宁夏2017年3月1日上午9时至3月31日上午12时

  新疆2017-02-28 10:00 至 2017-04-25 17:00

  兵团2017年2月27日至3月15日

  西藏2017-03-06 00:00 至 2017-04-07 00:00

  注:如对报名过程有疑问可以点击以下链接寻求答案!http://rk.aura.cn/rk_bj/index.html

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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