Cluser的搭建

我们实验室由于大家主要以计算为主,我们Cluser的任务主要为大家提供计算使用,所有的计算电脑节点都是自己搭建的,计算节点硬件配置如下:

主板  X7DVA-E

CPU   INTEL XEON 5420  2个

内存  KS  2G   4个

硬盘  普通  计算节点的硬盘不重要

价格每台在1万3左右,每个节点有8个CPU,8G内存,内存还可扩充。

主节点的配置和计算节点一致,主要在硬盘上有多块硬盘,并采用LVM的方式,这样多块硬盘的可以同时在意大的逻辑分区中。而我们Home分区需要很大的空间,这个区域供实验室人使用。

 

所有节点的系统都安转Redhat AS4.0_64的版本,该版本工作稳定,还不错。主节点需要安装图形,而其他计算节点可不安装,安装后也可修改/etc/inittab这个文件,然后打开更改id:5:initdefault, 把5改成3,后重新启动。

 

在主节点上需要安装一些基本的服务,包括ssh, ftp, 等等,未完待续

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。
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