Android 开发高效工具之道

本文回顾了沪江举办的两次技术沙龙活动,分享嘉宾包括业内专家,内容涉及Android开发工具、Java进阶等主题。此外,文中还推荐了一个专注于猫咪文化的公众号。

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今年的 6 月份沪江举办了一场技术沙龙,有幸受到医生邀请,我跟我们大薄荷的小鲜肉达庆凯去捧场了,除此之外还有张涛、大头鬼以及另外一位阿里的大牛袁哲去做了分享,效果很不错。

9 月 24 号沪江的技术沙龙又来了,这次的分享除了医生之外,还有高富帅翟一帆,白富美翟冰洁(虽然我没见过),将围绕高效开发工具来进行讨论交流,上海的同学有福了。

具体分享主题:

医生 《Android 开发工具之道》

翟冰洁:《深入Java:lambda 表达式与 annotation》

翟一帆:《Data Binding 之旅》

具体时间地点:本周六下午 1:30 在沪江举办,2 号线金科路地铁站附近。具体安排以及报名方式可以点击「阅读原文」查看。

肯定有人会问我会不会过去,其实这次蛮想去捧场的,但是 9 月 24 是我家小帅张满月的日子,早就提前有安排了,所以很遗憾没法过去,但是有时间的同学推荐去参加下,反正你们又没女朋友要约会。

02

其次还有件事,问下我读者们有喜欢猫的么?反正我蛮喜欢的,喵星人这种萌宠我觉得喜欢的应该蛮多的,今天我给大家推荐一个绝对良心的公众号。

这个公号是我司设计总监,人称「花哥」维护的,跟我关系超好,因为我们彼此喜欢给对方讲段子,所以惺惺相惜。我哥曾经入选网易 Loft 年度十大摄影师,因为很爱猫,我们还在小别墅的时候,他在公司收养了一群流浪猫,没错,老板居然同意的。

然后每天中午整个园区的美女都来看猫,不仅如此平时见到流浪猫比见到美女还高兴,都会把他们收养起来,以致于他家里同样收养了不少猫咪。他的工资每月都有一部分用来买猫粮了,后来猫越生越多,扛不住了,所以给猫拍了各种唯美的照片,在淘宝上售卖,用来买猫粮以及给猫做节育手术,后来这些照片竟然入选各大杂志,这绝对是个真实的故事,作为他的兄弟我是亲眼见证。除了封面图是我哥的作品之外,再给大家上几张他的作品:

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想要看更多的这些原创照片,可以长按下方公众号关注,记得留言:花哥,你没帅比张帅!

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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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