20131127工作安排及总结

今日主要目标包括排期单参数计算完成、合同加款启用新流程调试以及超期未回款定义分析及程序调整。同时,强调了睡眠对于下午工作效率的重要性。

今天感冒看似又好了一些,我想不用再去拿药了吧,还是多喝水。

从昨天开会的进度来看,在下个迭代上线问题应该不大。今天的主要目标就是把加款部分串起来作为一个整体进行试运营吧,通过对变更的重构,感觉重构还是有很多好处的,接下来争取对之前的合同部分也进行重构。

中午一定要睡会觉,除非是遇到了线上不得不紧急处理的任务,不睡觉对下午的影响还是相当大的。

今天目标:

1)排期单参数计算完成

2)合同加款启用新流程调试

3)超期未回款定义分析及程序调整

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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