买书记

我4本书啊,过左7日啦,点解中未到噶??

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。
### SNMP V2 协议概述 SNMP V2 是 SNMP (简单网络管理协议) 的第二个主要版本,旨在改进原始版本的功能和性能。相较于V1,V2提供了增强的消息处理机制、更丰富的错误码以及批量操作支持等功能[^2]。 #### 主要特性 - **增加的数据类型**:引入新的数据类型如 Counter64 提升了对于大数值的支持能力。 - **GetBulkRequest 支持**:允许一次性获取大量信息而不需要多次往返通信。 - **更好的错误报告**:提供更加详细的错误描述以便于故障排查。 - **安全性提升**:尽管仍然存在局限性,但是相比起最初的版本已经有了进步,特别是在团体名管理和访问控制方面做了优化[^3]。 ```python from pysnmp.hlapi import * errorIndication, errorStatus, errorIndex, varBinds = next( getCmd(SnmpEngine(), CommunityData('public', mpModel=1), # 使用v2c模式 UdpTransportTarget(('demo.snmplabs.com', 161)), ContextData(), ObjectType(ObjectIdentity('SNMPv2-MIB', 'sysDescr', 0))) ) if errorIndication: print(errorIndication) elif errorStatus: print('%s at %s' % (errorStatus.prettyPrint(), errorIndex and varBinds[int(errorIndex)-1][0] or '?')) else: for varBind in varBinds: print(' = '.join([x.prettyPrint() for x in varBind])) ``` 这段Python代码展示了如何利用 `pysnmp` 库执行一次简单的 GET 请求来检索远程主机的系统描述信息(`sysDescr`)。注意这里的 `CommunityData` 函数调用了带有参数 `mpModel=1` 来指定使用的是 SNMP v2c 版本[^4]。
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