我怕三十的红包太多,先发为敬!

作者因孩子适应环境问题选择留在上海过年,并邀请家人一同庆祝。文章分享了他对生活的感悟、工作的反思以及对健康的重要性的认识。同时,他还表达了对红包文化的看法,并计划通过社交媒体发放红包以感谢粉丝们的支持。

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大家都已经到家了吧?感觉怎样?想我了没?相信第一天回家的心情都是激动的,接着就是很平淡的生活了,甚至有些百无聊赖,然而最平淡的恰恰却是最真实的生活,好好享受在家一觉睡到自然醒,有人给你做饭洗衣的日子吧。

我今年不回家,偌大的上海仿佛就是一座空城。主要是为了小孩,因为小孩的适应能力比较差,环境稍一变化就很可能生病,加上我老家比较干冷,为了小孩今年就凑合在上海过一次年,于是我就把老爸老妈以及弟弟接来上海一起过年,这也是全家第一次不在自己的老家过年。

今天跟我老弟去打了场久违的篮球,真的是久违,因为我已经记不清多久没打过篮球了,曾经最爱的、最引以为傲的运动竟然有将近一年多没碰过,今天一场篮球下来,全身散架了,真心感觉身体被掏空,但是我打铁的姿势依然还是那么帅!

主要原因是真的太忙了,所有的时间与精力都放在了工作上。在过去的 2016 年,我相信大部分人都会错过一些人和事,很可能还会有遗憾,如果让你的 2016 年重新来过,你愿意么?我反正是不愿意的,因为这一年实在太累了,我不想再重新经历一次。

说起来可能你们都不信,2016 年底公司年度体检,体检下来我竟然有一项指标出了问题,谷丙转氨酶偏高,主要原因就是因为劳累过度,这不得不引起我的重视,2017 年我得足够重视我的身体,在以前从来不会在意,因为之前每年的体检都没任何问题,也立个小 flag 吧,17 年得经常运动,尽量少熬夜,宁愿少写一篇文章,也不愿再熬夜透支自己的身体了。

马上年三十,大家最关注的莫过于红包了。我个人对红包的观点很直接,红包是现在时代彼此之间交流的一种方式,而且我认为很有效,再多的短信、微信祝福,我觉得都没一个红包来的实在,熟悉我的人知道,我一向是用红包说话,逢年过节,我所加入的一些我觉得比较不错的微信群,我的亲戚朋友群,我所在的团队成员群,直接就是扔个红包表示,我很不喜欢磨磨唧唧,扭扭捏捏,客观说,我也很不喜欢那些一直默默抢红包,却从来不表示一下的人,因为我觉得这些朋友都不适合深交。

以前的我如此,但是即使当了父亲,这种性格依然没怎么变。

为了感谢大家这一年来对我的支持,我说了会给大家发红包,但是即使我发再多,也没法照顾到每一个人,毕竟我没有马云这样的爸爸,客观说,我还是蛮缺钱的,但是我觉得红包的钱不能省,很想给大家多发点,但是我算了下,我今年的红包已经严重透支,17 年才过去一个月,我微信已经发出了将近 3000 块,而且明天还要预留不少给我的亲朋好友,我的团队成员,希望大家能够理解,毕竟如果你们每个人给我 1 块钱,可能你们感受不到什么,但是如果我要给你们每人一块钱,这可完全承担不了,毕竟主要是一种氛围。

预告下,明晚 8:24 公众号会发出第一波 500 块,200 个支付宝口令随机红包,至于为什么选择这个时间,因为这是我儿子的生日。

但是今晚就有红包开始了,请大家关注我新浪微博 googdev,我会在微博先发出 6 个 66 元的现金红包,微博官方自动抽奖,人人都有机会,详情请关注我最新发出的微博。

最后,晒一张我家嘻嘻的最新帅照,截至今天,我家儿子已经整整 5 个月零 2 天了,我用照片记录了儿子的成长,很期待他快快长大,但是他长大了,就意味着我变老了,这种心情很复杂,时光啊,还是慢点好!

今年不回家,没人给我家嘻嘻发红包,只能在这里开个赞赏,给儿子讨个红包利是了,就问大家我家嘻嘻帅么?

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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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