安卓谷歌电子市场学习笔记系列——BaseProtocol

本文介绍了一个抽象泛型类BaseProtocol的设计思路与实现细节,包括如何加载数据、读取服务器、缓存本地、读取本地及解析数据等关键步骤。

该项目中每个小项(应用界面、游戏界面、专题界面等)都会有读取服务器、缓存本地、读取本地、解析数据的操作,因此可以把这些操作都抽取出来

BaseProtocol类之所以被定义成抽象泛型类,是因该类里面有抽象方法即解析数据的抽象方法,该方法必须由各个子类去实现它,因为每个子类它们解析数据的时候是不一样的,返回的类型不一致,所以被定义成泛型的,那么自然该类就变成了一个抽象泛型类了。

在该类中写一个load方法供子类去调用它,意为加载,其实就是做一些读取服务器啊,缓存本地啊,读取本地啊,解析数据啊这些操作,但最终是要解析出数据的,所以该方法返回类型为那个泛型,另外还要传入一个Index参数,告诉程序加载的是哪个页面。该方法的逻辑为:先去读本地的指定的页面,得到Json数据,如果为空,则要去读取服务器然后缓存至本地,如果不为空则要解析数据,并返回它。

(1)读取服务器

读取服务器的操作很简单,可以使用xUrils框架,但是老师在这里给的是HttpHelper这个工具类,传入Url,该Url怎么去写,是服务器端的知识,要想访问某个页面是要带参数的!用?作为选择选择参数。传入Url后通过该HttpHelper里的getString方法即可得到json数据了。json数据默认为String类型的。

(2)缓存本地

BufferedWriter 仅仅是额外增加了缓冲(Buffered) 功能,也就是它依然将数据写入到原来的那个 Writer,只是它可能不是每次调用立即写出去而是有缓冲,事情做完了之后或你认为需要立即写出时就 flush 一下,使用BufferedWriter包装类效率更高,常用于包装一些Writer。用一个File对象去创建要写入的路径,用一个FileWriter去指定要写入的路径对象,用BufferedWriter去包装这个FileWriter,此后都是用BufferedWriter去写入json、刷新、关闭。

(3)读取本地

同缓存本地一样,需要File去指定路径,然后用FIleReader去指定那个File对象,再用BufferedReader去包装它,读的时候一定要赋给一个String对象才能去判断是否读的为空,如果不赋的话,br.readLine()!=null 实际上已经读取了一行了,去写的时候这行就不会被写入了!这个要注意!详情参考(http://blog.youkuaiyun.com/xu734816038/article/details/46487607)另外读的时候要边读边写入内存,使用StringWriter这个类去写入内存。

(4)解析数据




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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