如何脱离底层的一种思维方式 20200115

本文探讨了中国保持快速发展的策略,强调底层奋斗者的作用及资源分配的不均衡。作者提出通过牺牲、高等教育和创业路径来寻求突破,并关注工资差距、生活质量与城市生存挑战。

今天看到一个观点很有意思,中国要如何保持快速发展:

(1)需要大量的底层奋斗者。(中国基建、)

(2)需要让这些奋斗者一直得不到想要的东西,又存有希望。(物价、房价越来越高)

(3)底层不需要稳定,而顶层富裕者才是想方设法追求阶级的稳定性。穷是底层思维、富是马太效应。差着越差,富者越富。

有很重要的现实参考意义。大量穷人提供最原始的劳动力,得不到优秀的资源,始终不能通过劳动得到脱离底层劳动阶层的恶性循环,大部分劳动根本无法创造你生活在这个世界上的足够资本。劳动仅能创造生存。这部分比例是多少呢?

普通打工者,在深圳一线城市,月薪2万。起码在一家普通公司算是主管级别。仅在温饱线。比例是多少?

高级打工者,在深圳一线城市,月薪5万以上。在一线大厂,算上股权激励,年薪百万。可以在深圳买房了。比例是多少?

通过职业发展,我们是否能够继续生存在这座城市里。伴随年龄的增长,结婚生子,小孩的来临,教育问题,房产问题。是摆在眼前的最直接问题。

以上,已经否决的平凡打工者的命运。我赞美平凡劳动者的美,否认平凡劳动者能够通过工作上的努力得到想要的生活。

下面几条致富道路是否有可行性?

(1)稻盛和夫模式、华为模式、比所以人更努力的打工者。(做最大的牺牲,或者如稻盛和夫所说,结果都会过来,需要莫大的自我鼓励。)

(2)高材生模式。高校毕业、顶级企业、顶级薪资。

(3)创业者模式。(曲线创业者)

 

有什么建议请留言,我会持续更新

 

 

 

 

 

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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