Golden Dream-12月

博主分享了自己对音乐的独特情感,将经典歌曲视为精神寄托,并探讨了音乐与其个人情感之间的复杂联系。

我想,我大概对音乐是有执念的吧!

当然,不是说我热爱创作音乐,就算我想,可我真没有那个水平,可是我是经典歌曲的狂热粉丝,也许这个并没有什么,可是我不得不承认,我在这方面的爱好已经和绝大多数的同龄人脱节了。

我有怪癖,喜欢深夜在经常活跃的群里发一些老到和我爸爸一个年纪的歌曲,稍微年轻一些的也是八九十年代的歌曲,再年轻一些的也要是世纪初的,别人都说我对音乐有一种执念,我想大概真的是这样吧,我又能说什么呢?

音乐是什么?

对于路人甲而言,音乐是放纵,路人乙却认为音乐是放松,丙丁却说,音乐是放炮~~~而对于我,音乐是精神寄托。

对于绝大多数的人而言,喜欢某首音乐大概是因为它能让他愉快,而我却不是;对于更多人而言,一首原本深爱的歌如果某一天不忍聆听,那么一定是听腻歪了,而我更不是……我喜欢的歌曲中,节奏欢快无脑的也就在百分之五不到,口水歌更是几乎没有,除了一首滑板鞋,就是本着放炮一样的目的,听听响,剩下的歌曲全部是深沉、凝重、触动的,每次跟着轻唱这些歌曲时,我总是有种内心的波澜,这种波澜,带来的不是愉快,可是我真的很喜欢这首歌,纵使他会给我带来了不适。曾经很喜欢的歌曲,现在我却极少点击了,不是我变了,只是,每次再听到那些歌时,我总能被代入往事,而这种往事,总是给我无助、无力、无望、无所适从的感觉,因为那时的我总是通过听这些歌曲来分散内心的痛楚,也许,从那以后,这些歌曲对于我而言已经不单单是一首歌曲了,而是我未化解掉的空洞,这个空洞会吸引我不断去触碰,触碰那不忍触碰的过往……

也许,做一个没心没肺的人会更好一些吧,这样,我会少一些寂寥,少一份惆怅,少一寸伤疤,更重要的是,我不会有那么多深爱着却不忍直视的音乐,当然这里用不忍直视有些不巧当,但是我想只有这个词可以准确得表达我的内心了……几乎,我爱听的600多首音乐中有一半都被我代入了往事,虽然很多是同一件事,可是仿佛每首歌的承载都是有限的,只有很多首我爱听的音乐才能分走那部分我无法化解的忧愁!

音乐,究竟是音乐给我带来了哀怨还是我执甚重!!!

大概,这个问题我心中一直有结果吧,可是我从来没有用过一个肯定的口吻告诉自己,就是因为它我才这样。

I am what i am
我永远都爱这样的我

(^__^) 嘻嘻……,是时候该转变画风了,以上只是我的短暂的情绪发泄,当然我更喜欢称它为升华,也许,这就是我的精神寄托的魅力吧……

很快啊,十二月了,貌似我快要去洛阳三日游了,顺路观光一下CCF认证现场了……我也得稍微准备一下不是?还记得我之前总结的ACM模版吗?我总是说要抽空整理成PDF格式,但是因为一直在磨合,在修正,所以没有整理,这不,是时候进行这一步工作了。大概十几天的样子吧,因为整理过程中还要不断地修正格式以及排版,这期间也不能荒废了学习,OJ还是每天要干的!线代已经开始学习了一个星期多了,高数也要好好练习,最让我痛心的英语我也开始本着每天进步一点点的思路开始搞了。

生活有时候虽然紧张,但是赵闲总会告诉我:你要看到它充实的一面!

                                                要你命三千又三千
                                               2016.12.01 00:45
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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