祖国(或以梦为马) 海子

这首诗表达了作者对于梦想的执着追求以及面对现实困境时的坚韧态度。诗人希望自己能够成为远方的儿子,即使面对物质世界的短暂诱惑也能保持内心的纯净。通过一系列象征性的描述,展现了诗人内心深处的理想与现实之间的冲突。

      我要做远方的忠诚的儿子

  和物质的短暂情人

  和所有以梦为马的诗人一样

  我不得不和烈士和小丑走在同一道

  路上

  万人都要将火熄灭 我一人独将此

  火高高举起

  此火为大 开花落英于神圣的祖国

  和所有以梦为马的诗人一样

  我借此火得度一生的茫茫黑夜

  此火为大 祖国的语言和乱石投筑

  的梁山城寨

  以梦为上的敦煌——那七月也会寒冷

  的骨骼

  如雪白的柴和坚硬的条条白雪 横

  放在众神之山

  和所有以梦为马的诗人一样

  我投入此火 这三者是囚禁我的灯盏

  吐出光辉

  万人都要从我刀口走过 去建筑祖国

  的语言

  我甘愿一切从头开始

  和所有以梦为马的诗人一样

  我也愿将牢底坐穿

  众神创造物中只有我最易朽 带着不

  可抗拒的死亡的速度

  只有粮食是我珍爱 我将她紧紧抱住

  抱住她在故乡生儿育女

  和所有以梦为马的诗人一样

  我也愿将自己埋葬在四周高高的山上

  守望平静的家园

  面对大河我无限惭愧

  我年华虚度 空有一身疲倦

  和所有以梦为马的诗人一样

  岁月易逝 一滴不剩 水滴中有一匹

  马儿一命归天

  千年后如若我再生于祖国的河岸

  千年后我再次拥有中国的稻田

  和周天子的雪山 天马踢踏

  和所有以梦为马的诗人一样

  我选择永恒的事业

  我的事业 就是要成为太阳的一生

  他从古至今——"日"——他无比辉煌

  无比光明

  和所有以梦为马的诗人一样

  最后我被黄昏的众神抬入不朽的太阳

  太阳是我的名字

  太阳是我的一生

  太阳的山顶埋葬 诗歌的尸体——千

  年王国和我

  骑着五千年凤凰和名字叫"马"的龙

  ——我必将失败

  但诗歌本身以太阳必将胜利

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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