高温下的人

38度,持续了三天,其实,气象局没告诉你,室外超过了40度,地表温度超过了70度。到处都在下火,和雾霾一样充斥着角角落落,根本无处躲。

图书馆里爆棚了,9点开门,9点30分不到,容纳几百人上限的wifi就挤不进去了。抱着孩子的爷爷奶奶们,找不到座位,在大厅里来回溜达。商场和博物馆也被附近的居民挤满了,但凡能坐的地方都有几个老太太摇着大蒲扇,气定神闲。

游泳馆变成了洗澡堂,稍微一伸胳膊腿就能撞到若干人,更别提游了。大家似动非动地在池子里腾挪,实际也挪不了多远。就差每个人发一块澡巾,上下搓搓。

公交车上,乘客刻意保持距离,要是不小心相互碰到,都得狠狠地互剜两眼,那黏糊糊、热扑扑的感觉,除了烦躁还是烦躁。出租车窗户开着,宁肯多等会都不愿意上车,这意味着司机没开空调。

如果你打定主意要行走,这实在是莫大的考验:不管是沿街商铺巨大的空调发出的嗡嗡声还是它排出的腾腾热气,都让人有死去又活来的痛。还有偶尔经过开冷气的商家门口的诱惑。蔬菜档的小贩,不停地喷水,还是难挡蔬菜们一副“谁也别拦我”蔫化的悲壮,高温下,别说人,做根菜也不那么容易。

狗也不叫了,长毛护体,一根舌头排热哪够呢。剃光了毛的狗,也顾不得裸奔的难堪,找到个树荫就立马卧倒,舌头伸出老长。

清洁工扫马路全副武装,老远一瞥还以为是生化兵,遮阳帽、大口罩、花丝巾、白手套,这就和建筑工人更愿意穿厚衣服作业一个道理,长时间的暴晒,也只有裹得更严实,才能晒得更长久。

北方城市冬季的干燥已经尽人皆知,而少有人知道的是夏季的桑拿天,在干燥之余,带着几丝潮湿、几分闷气,再来点高温烘烤。人,就像装在笼屉里的馒头,每次出锅都是湿气淋漓。走在路上腾云驾雾,稍稍停歇则胸闷气短。

打不到车又被热得欲死不能之际,咬牙切齿地喊要买车,其实有车的人也不那么幸福呢。露天的停车位,太阳滋润一上午,打开车门一股子热浪喷薄而出,还没等空调把车里空间完成制冷过程,我,到家啦。

以前只听说,极寒地带的汽车,冻得失去了知觉,打不着火,而酷热之下,汽车也难以抵抗自焚而亡。这是何等的惨烈。

湿蒸只是高温的惩罚手段之一,都说纣王残暴,动不动就炮烙。而高温炙烤对人类的折磨更像是烘培,遗憾的是这烤出来的不是蛋挞,却实现了外焦里嫩。

暴晒之下,能看到马路上淡淡的光晕,有道存在又模糊的透明线,就在那不远的前面。一头扎进行走的人群,皮疼、肉紧,狂出汗。你说热吧,不至于一头栽倒在地,长眠不醒,你说不热吧,明明又感觉到了生理极限。

风扇实现的是把左边的风转移到右边,而空调则完成了一种能变成另一种能。吹得胳膊疼腿疼眼睛干,可一旦关闭,这一晚就注定在翻滚中缠缠绵绵。关闭的门窗之外,排出去的热能哪去了?哪里也没去,还在这个城市里。我们用一种短视的制冷手段,来加速城市的升温速度。

于是我重新开始研究天灾人祸。

少年时听喇叭里广播明天31度,就顿觉活不了了。和我的年龄一起增长的,还是人类的耐受度,对于41度,都已经淡定如常。

乘凉的大树、降温的池塘,统统在推土机的怪叫中变成了高楼洋房,坚硬的水泥地面,寸草不生,等红灯的马路边,刚移植的树也只是为了城市形象。

GDP的考核项目里,可没说温度什么事儿,官员们出入就差身背空调,偶尔下乡还有打伞的助手,哪体会得到民宅里的蒲扇和公交车里的粘连。

于是,这天灾继续下去。

试想一下,有一天,每栋楼都背负着无数个空调,轰鸣作响。建筑物的外壳被空调爬满,而我们就住在壳子里面讲故事:有个小孩,不听妈妈的话,后来有一天,死啦。

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: 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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