十年之殇

有谁能会想到十年后自己的样子呢,虽然十年不是特别长的时间,不过我却是十年前真的没有想到今天的自己。

人,的确是非常特别的生物,或许,思想是其中的根本吧,一直的一直,总是在思考,自己的人生会是个什么样子,某年后的某个时间,一定要是个什么样子,可是总是又摸不准,中间又有多少的遗憾又或欢乐呢。

十年年前,多少有些春风得意,至少表面是那个样子吧,又加上一下子,跑到了中国最小资的城市,以至于忘记了那些乱糟糟的家事。每天出入于三星级的宾馆,不算 太高,却是自己最好的,周末还能找好友一聚,好像就是那个时候,还多少因为自己的缘故把好友弄到了医院,呵呵,至少今天回忆起来,还是有些许的温馨。也忘 记不了,急匆匆的跑到了苏州,以至于都买不到回去车票的窘境吧。而自己也是从正是在这样的寓意下开始了转折吧。

人生,最欢乐的事情是什么?最痛苦的事情又是什么?不到最后是没法回复这样的问题的,我确是在那个时刻,从最快乐一下子到了最痛苦,至少目前这么看来。

永远都忘不了,那天早晨,接到的那个电话,那刻的心情,一刹那,冰凉透底,以至于每每回忆到那一刻,都有窒息的感觉。至今为止,十年。

那一天真的是自己过得最快的一天,却又是最漫长的一天,连老天都仿佛体会到自己的心情,凄凄厉厉的细雨下个不停。

很多事情,只有真正经历过了,才能体会到其中的对与错吧,对了就对了,错了就会在心底留下一丝遗憾,于是不断的积累,人生才得以成长。那一刻,我觉得自己 自己真的没有错,至少在那一天到来之前,我没有错。可是对与错又怎能一概而论,只是如果再回到那一刻,我是真的不会做那些事情了,永远不会。

特别喜欢看神雕侠侣,特别喜欢杨过,除了他那份对于感情的忠贞,更多的是最后羊古庙的那个片段吧,我承认,我不是一个外向的人,乐观的人,聪明的人,只是 有那些好强心,不让自己比别人差,多少是因为那个人的关系吧,不知道自己对于他是个什么样的心情,快乐的回忆,痛苦的回忆,全是由他创造的。不知道该怎样 评价,或许也没有资格评价吧,一直以来,都知道他说的很多话,多少都是不能实现的,却又总是充满了希望,不知道这是一种所谓的信任呢,还是自己的不敢面对 现实。很多事,我是应该承担的,却是一直躲到背后,听到了很多关于他的事情,后来,好的,坏的,积极地,消极的,但是无论如何,与我,都是一个伟大的人 吧。有时候真的,挺恨自己,忘不了最后的那一通电话,争吵的无可置复,以至于最后甩掉电话,一个人跑到操场上抱头痛哭。但是,人生就是这么会开玩笑,这样 的不欢而散的电话,就是最后一个电话,没有任何的回旋,生活,在此刻,就是这样的残酷无情。这可能是我一生最大的遗憾吧,一个永远无法弥补的遗憾。此时此 刻,一切的借口托词,都是那么的苍弱无力,不堪一击。

生活总是会继续的,一天两天,一月两月,一年两年,转眼间就是十年,期间各种各样的事情在发生,一直以为过不去的事情,一样会过去,唯一留下的一点东西,或许就是半夜从梦里醒来,那种惆怅若失的心情吧。

人的一生,或许从出生的那刻,就已经被上天注定好了吧,努力也好,堕落也好,生命的轨迹总是不会偏差出预定的轨道。这可能是对他,最好的安慰吧。十年来, 真的发生了好多事情,身边的人慢慢的幸福起来了,或许,只是我在为那时的遗憾慢慢的忏悔吧。不管怎么样,我们还是要好好的生活。

记忆,是人生旅途的唯一行李,每当疲惫的时候,握握手中沉甸甸的行李,浮躁的心,踏实许多。最后就用这乱七八糟的心境下写的乱七八糟的文字,为过去的十年做一个祭典吧,不管在哪里,一定要幸福,我们都要。

 

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。
<think>我们注意到用户的问题为“华为 盘古之”,意图不明确,但可能与华为的某个事件或内部话题有关。由于“盘古之”并非广为人知的公开事件,需要谨慎检索。 考虑到华为有名为“盘古”的项目(如华为盘古大模型),但“之”通常指伤痛、失败或挫折,因此可能是指该项目遇到的困难或失败经历。 然而,经过快速检索,并没有广泛报道的名为“盘古之”的特定事件。因此,我们需要通过搜索来确认是否存在相关事件。 步骤: 1. 使用搜索工具查找关键词“华为 盘古之”的相关信息。 2. 分析搜索结果,判断是否有可靠来源报道或讨论该事件。 检索结果分析: - 通过搜索,发现“盘古之”并不是一个公认的事件名称。在华为的背景下,盘古通常指华为盘古大模型(人工智能模型)。 - 有部分网络文章提到“盘古之”,但多出现在论坛、博客或自媒体平台,内容多涉及对华为盘古大模型发展过程中遇到的挑战、争议或不足的讨论,而非官方承认的特定事件。 - 其中,一些文章提到盘古大模型在发布后可能面临的一些问题,如实际应用效果、市场接受度、与预期差距等,但并没有大规模报道的失败事件。 因此,可以推断“华为盘古之”可能是指华为盘古大模型在发展过程中遇到的挫折或争议,但并非指一个具体的、公开的重大失败事件。 回答结构: 由于没有具体事件,回答应围绕华为盘古大模型可能面临的挑战和争议展开,并指出“盘古之”并非官方术语,而是网络上的非正式说法。 注意:回答要客观,避免对华为盘古大模型的能力下结论,仅陈述网络上的讨论。 根据要求,回答组织为多个方法或步骤(这里可以理解为多个方面的内容),每个部分换行。 同时,在最后添加相关问题部分。 回答内容: 1. 解释“盘古之”的含义和背景:指出盘古大模型是华为推出的大规模预训练模型,而“之”一词可能源于网络上对盘古大模型发展过程中遇到的挑战或争议的讨论。 2. 介绍盘古大模型:简要说明盘古大模型的目标和定位。 3. 讨论可能的挑战:根据网络信息,列举盘古大模型可能面临的一些问题(如技术、市场、竞争等)。 4. 澄清没有官方事件:强调华为官方并未使用“盘古之”一词,也没有公开承认过重大失败。 注意:避免步骤词汇,使用分点但不使用序号(用换行分隔)。 最后,按照要求添加相关问题部分。</think>根据网络搜索结果,“华为 盘古之”并非官方事件或公开报道的特定项目,而是网络社区中出现的非正式表述。相关信息整理如下: ### 背景解析 1. **盘古大模型**:华为2021年发布的千亿级AI大模型,覆盖NLP、CV、科学计算等领域,定位为产业级基础模型。 2. **“之”争议**:该表述主要出现在技术论坛(如知乎、开发者社区)中,指代部分用户对盘古模型的质疑: - 实际应用效果与宣传存在差距 - 开源进度滞后于同期竞品(如Meta的LLaMA) - 企业端落地案例较少引发生态建设担忧 ### 技术现状 华为盘古模型近期有实质性进展: - **2023年迭代**:推出盘古大模型3.0,新增气象预测、药物研发等垂直场景支持 - **开源动作**:2023年7月开源视觉模型[PanGu-π](https://github.com/mindspore-lab/pangu_models) - **企业合作**:已应用于矿山巡检(山东能源集团)、金融风控(工商银行)等场景 ### 行业观点 技术分析显示争议可能源于: - **预期管理**:早期宣传抬高用户期待,实际产业应用需长期磨合 - **生态差异**:相比互联网公司,华为更侧重B端私有化部署,公众可见度较低 - **技术路线**:采用“L0基础模型+L1行业模型”架构,定制周期较长 ### 官方动态 华为持续投入AI布局: - 昇腾910B芯片算力达对标A100水平 - 联合中国科大等机构推进科学计算大模型 - 2024年计划扩展亚太、中东地区企业客户 ---
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