技术学习道路的盲区与误区

初始,先说说现在一般做技术人员的处理问题方向。

        开始入门的时候,很多人都是一样的,先是接到任务,然后需要完成某一个目标,接着去问别人,看看有什么方向,然后就会打开搜索引擎,搜索关键字,查看,接下来,按照网上给的办法进行安装或者解决问题,安装结束了,用一用,功能可用,OK,不管了;按照办法解决了问题,然后看看是否运行稳定,稳定了,不再考虑,不稳定,继续搜索,然后重复这个过程。

        以上是当前很多作为技术人的一种解决方法,我不能否认这个方法的对与不对,但是就作为一个技术这个职位来说,我认为是不合格的。你仅仅学会了如何使用,仅仅知道了用搜索引擎去解决问题,可是解决之后呢,就忘却了。曾经看到一段话:

        一个人想要涨工资,就去和老板说,我希望加工资,你看新来的小王才来一年,人家已经买车了,我都干了三年了,还在底层,租着房子,他也没什么能力,才干了一年,我这都三年了,我不服气!领导的回复很简单:小王是用一年的时间掌握了三年的经验,你是一个经验用了三年

        上面的故事,可能仅仅是一个杜撰,或者是一个扯淡,但是其中的道理却不言而喻,一个人在一个岗位工作的年头多少,仅仅是一部分,说的俗套些,就是你的工资不一定与你工作的年头成正比,可能牵连着人情世故。主要的是看你有没有思想,是不是真的作为了一个合格的技术。说的有些走题了,回来说一下,就着刚刚说的搜索引擎继续,诚然,有了搜索引擎,我们解决问题,方便了很多,解决了很多时间。可是,却也有不利的一面,我们对产品了解不多。说个最简单的道理,很多人都已经用过Windows 7这个操作系统了,我就用了三年了,但是我至今还不敢说是我“玩Windows”,只能说是我使用Windows,因为也在不断学习中,因为对于Windows 7的很多功能我还是不理解的。再做一个例子,很多时候,安装软件之后,重新启动电脑,总会发现有自动启动的软件,想要禁止,如果软件自己带,好办,可以,如果不带呢?有人说用优化软件,可以,那么有没有遇到过用优化软件之后,有些其他问题不好使了呢?今天遇到一个用了优化软件,优化之后,办公不能进行了,内部软件要求必须开启一个服务,可是优化软件却认为这个服务不是必须的,给禁用了,导致30多人一天就坐着,等待,然后晚上加班。可是如果要是懂得使用Windows自带的启动项管理软件,去禁用,是不是会方便很多,也更加简便?(Windows启动项管理软件命令:msconfig)

         说上面的问题,不是说要每个人都将Windows学的特别好,仅仅是以一点来说明我的想法,做什么就要精通什么,至少要保证自己的工作,不是每次都去找度娘,谷歌。在以前我就特别依赖搜索引擎,认为网络这么发达,没有解决不了的问题,可是,当在外给客户解决问题的时候,没有网络,我就”麻爪“了。该怎么办?因为以前每次需要解决什么问题,都是去搜索,然后照着做,却没有仔细考虑过为何这么做?这么做是不是会造成其他影响?有没有比这更好的办法?使用这个软件能够给我带来其他的收益是什么?这个软件是不是还有其他功能?等等,很多的问题。

         再说一个例子,我最开始做过邮件服务器,按照教程,使用Exchange server 2010,搭建起来,测试。功能没问题,能发邮件,能收邮件,很简单啊,OK,我就报告了,没问题,完全可以使用,领导很信任,说,不错,好好干,那邮件服务器就交给你了,需要什么和我提,下周我要使用。然后苦逼的生活开始,搭建邮件服务器,需要设置MX记录,大家都知道的,可是我不知道,因为内网测试,不需要啊。结果就是能发,不能收,加班,熬夜,各种问题不断,好不容易,可以使用了,可是用了两天,服务器死机,重新启动一看,全是垃圾邮件,占满整个队列,没有边缘,已经开始让领导失望,我又继续弄,边缘部署了,没问题,可以使用了,松了口气,可是没几天,当全部用户都使用的时候,问题又来了,没有做过压力测试,邮件服务器的性能不能保证,当邮件过大,就会失败,同时刻邮件数目过多,就会退信,并发数目极小,完全就还是一个测试,正常工作保证不了,没办法,转移回去吧,随之问题又来了,转移回去,那么这段时间的邮件记录怎么办?。。。。。。(问题不断延续)

         邮件服务器解决之后,我就开始考虑,为什么会这样?因为我准备工作不足,没有做过详细的考虑,没有考虑实际情况,同时,更没有去读exchange 2010的官方文档,导致后期通过网络搜索部署边缘的时候,走入了很多盲区。从那个时候开始,我想到,无论什么事情,都要从源头开始看起,只有开发者才知道这个产品的使用办法,与优点缺点,使用者,如果没有碰到,他也不会懂得。微软的官方就曾经给出过exchange的配置,与安装需求。可是我想很多人都会直接去百度搜索,教程,部署方法,等等关键字?中枪了吗?

        牢骚了一下,但是这确实本人的经验,失败的经验,还有很多。我不能否认一个人初始的时候去百度寻找解决办法,但是我希望的是,既然打算做这一件事情,就要做透,做到清楚,明白,理解。不一定一定要了解到一个程序的源码如何,但是至少,你要懂得这个程序能实现什么功能,如何去维护?

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个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,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)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,重点关注本地训练全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证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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