困难的需求

一名初入职场的软件工程师被赋予缓存需求分析的任务,在面对抽象且简化的业务需求时,他试图寻找一种方法来更好地理解并满足这些需求。
最近项目已经结项了,项目组基本上没有什么事了!我们老大叫我去做需求,自己吓了一跳,叫一个刚毕业半年的应届生去做需求分析师做的事情,有点赶鸭子上架的意思,呵呵,可是心理觉得还是挺爽的,为什么了,说明我们老大有意培养我。
   高兴归高兴,可是这个需求还是挺难的,也是要做的。其实说难也是不难,就是做一个缓存的需求。大家都知道缓存嘛,不就是以空间换时间,把数据放内存中了。现在不是有很多优秀的开源缓存框架,比我们自己写的还好。可是仔细一分析,别人写的东西都是很通用的,有点万能膏药的感觉,如果真的要针对具体的业务去做,还是不能100%的满足。带着这些思考,找了三个事业部门技术领头人。可是和他们谈需求,我真的蒙了,他们说的都很抽象,也很简单,可是这些简单的背后,透露出的是,整个的漏洞,就好像说我要一能跑的东西,他们是用石油,还是其它驱动的我不管,他们是三个轮子,或者是四个轮子,是用手,还是用脚操作,我也不管。我只要一个能跑的东西。
   我也并不是说,什么都要别人提,可是对于一个什么经验都没有的人,我只是希望和他们讨论,或者互相的引导,通过这种方式,更深入的去挖掘他们需求,或者在功能上,或者在使用上,能给他们带来好处,更好的是能够消除他们系统运行的瓶颈,让他们更好关心他们的业务,而降低程序的考虑。我不知道自己的这种想法是不是正确,不过我已经再尝试了,呵呵,有些时候厚着脸皮,也要去,虽然别人已经不耐烦了!
  怎样更好的和别人沟通了?更好的挖掘别人的需求了?把自己所学的东西,所看到的东西,和别人业务紧密的联系起来,去解决他们潜在问题?
  我不知道需求是怎样做的,虽然在大学里学过,可是那些都是纸上谈兵的事,到了实际中,又不一样了!
 
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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(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佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法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 求函数的小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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