移动校园_解决方案

紫越移动校园平台通过单点登录、统一消息呈现等功能整合学校信息化系统,解决信息孤岛问题,并提供移动服务支持,包括教师查工资、学生查成绩等应用。

紫越移动校园


        随着教育行业信息化建设的推进,学校正在建设或已经建设一些信息化系统,一方面需要对这些进行整合,将个应用系统打通,将登陆、消息、门户进行统一管理,集成后勤、学工、教务、一卡通、资产、实训、触摸系统、虚拟实训等。解决信息孤岛问题,为校级提供统一大数据分析平台。另一方信息移动化的需求也非常迫切。

      为解决上述问题。 紫越移动校园平台为学校解决系列问题。

第一部分:

      单点登录

      统一消息呈现:单个地方呈现各种消息

      校内办公平台门户:为校方所有信息系统的提供入口

      校外办公平台门户:为校方提供向外展示的门户

      系统集成:能友好地集成后勤、学工、教务、一卡通、资产、实训、触摸系统、虚拟实训等系统,实验室系统,校园安全系统,综合评价系统。

      统一流程:提供统一的流程定制系统。

      大数据分析:提供对数据中心的集成和大数据分析系统的集成。

第二部分:

     移动服务平台:为移动APP提供后台支撑

     移动应用管理平台:为第三方移动APP提供集成支持

     移动APP:提供教师查工资、学生查成绩、校长查报表等功能

               提供实训、课表、通讯录、迎新等校园应用

               为公众提供移动门户展现校园信息

 
第三部分:

       新特性
       紫越应用号
      查询应用
 APP能在没有第三方协助的情况下呈现内容
          APP自动增加应用
 配置应用
     APP自动增加应用 

      应用集成模板
             操作:(移动端)配置集成方式--》用户名、密码集成==》第三方应用的URL
             (移动端)配置集成方式--》第三方应用URL
             移动端自动增加应用
   
   移动发布
   目的:在能在手机上发送新闻、通知等。
         可以随时向APP发送新鲜的信息
 

    技术上采用CAS\liferay\Mysql\activit\activeMq\java\nodejs\appcan\大数据 等业界流行的技术和组件。

广泛的集成支持:根据学校系统特点,自研一些组件和算法,解决教务、实训、移动APP等的集成问题。

APP支持统一工作流、采用HTML5 nodejs Express 等先进技术,使其移动应用在一定时间内领先于业界。

Hive技术、区块链(Blockchain)、深度学习React Native开源框架和敏捷开发方法。
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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