释迦牟尼:最经典和灵性的4句话

本文分享了释迦牟尼提出的四句经典的灵性教诲:每个人出现在你的生命中都有其意义;发生的一切都是唯一可能发生的情况;一切都在正确的时间发生;已经结束的就让它过去。这些教诲旨在引导人们更好地理解生命中的相遇与经历。

释迦牟尼:最经典和灵性的4句话  

  1.无论你遇见谁,

  他都是在你生命中该出现的人。

  这意味,没有人是因为偶然进入我们的生命。每个在我们周围,

  和我们有互动的人,都代表一些事。也许要教会我们什么,也许

  要协助我们改善眼前的一个情况。

  

  2.无论发生什么事,

  那都是唯一会发生的事。

  我们所经历的事,不可能以其它的方式发生,即便是最不重要的

  细节也不会。 无论发生什么事,那都是唯一会发生的,而且一定

  要那样发生,才能让我们学到经验以便继续前进。生命中,我们

  经验的每一种情境都是绝对完美的,即便它不符我们的理解与自

  尊。

  

  3.不管事情开始于哪个时刻,

  都是对的时刻。

  每一件事都正好是在对的时刻开始的,不早也不晚。当我们准备

  好,准备经历生命中的新奇时刻,它就在哪里,随时准备开始。

  

  4.已经结束的,

  就已经结束了。

  这是如此简单。当生命中有些事情结束,它会帮助我们进化。这

  是为什么,要完整享受已然发生的事,最好是放下并持续前进。

  你坐在这里,读着这些文字,我相信绝非巧合。

内容概要:本文详细介绍了一个基于JavaVue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JavaVue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(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佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法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。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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