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程序员乔戈里

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这位朋友是哈工大计算机本硕,百度Java工程师,用漫画的形式分享程序员必备的技术干货求职面试等内容,漫画不仅通俗易懂还非常有趣,我也关注了,非常不错!关注就帮大家免费下载优快云资源,福利多多。

好好学Java

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学java必备公众号,专注于java,算法。公众号专注于java知识分享,包括但不限于:支付宝和微信支付,博客搭建,java基础深入解析,多线程,并发深入篇,面试常问的集合源码,数据结构,经典的算法,springboot,springcloud,dubbo,redis,netty,zookeeper,消息中间件等,面试常用题库,输出系列教程。

小哈学Java

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中台Java高级研发, 6年研发经验,专注于分享Java领域干货,内容包含 BAT 面试题, 算法, SQL 调优, Spring Boot, Spring Cloud 微服务 & SOA, 高并发, JVM 调优, 源码分析, Docker 容器, ELK等。回复【资源】【面试】即可领取全网最火的Java面试学习资源。强烈推荐关注!

Python看世界

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作者是大厂程序员,收割头条百度华为腾讯等offer,有丰富的互联网求职经验,同时还会分享通俗易懂的技术文章,关注以后还有5000G网盘群组资源,关注总没错,后台回复 666 送出一份我总结的程序员技术面试必备宝典,总结了面试高频知识点和答案,已帮助不少人拿下互联网一线公司offer

高性能服务器开发

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英文ID:easyserverdev

推崇基础学习与原理理解,不谈大而空的架构与技术术语,分享接地气的服务器开发实战技巧与项目经验,实实在在分享可用于实际编码的技术知识,提供高质量免费技术学习资源,让服务器开发技术通俗化平民化。

涉及的技术栈:C++、Java、服务器开发、架构设计、算法与数据结构、面试经验等。

杰哥的IT之旅

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作者是来自一线互联网安全行业的运维工程师,公众号:杰哥的IT之旅,是一个专注于分享「IT 技术」的聚集地,分享内容包括:Linux运维、Shell、云计算、数据库、架构、实用工具、面试题、面试技巧、热点资讯相关技术文章、学习视频和学习资料等,您的关注是我们的奋斗源动力。

公众号将不定期分享各种技术干货、学习资料、相关福利、企业公司内推信息等;

后台回复:「1024」有惊喜哦,关注这个公众号,您收获的不只是知识,还有经验与人脉!

大数据肌肉猿

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号主现任职于955西班牙外企的大数据开发工程师,从机械自学Java后转大数据,也斩获腾讯,头条,京东等数十家大厂offer。持续在公众号输出大小厂面试经验,大数据学习路线、大数据转型案例、资料分享等等。

他也是独自穷游14个国家的背包客,前健美运动员,现健身教练,志为程序员打造最强肌肉。

Java引导者

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Java引导者给广大初学者以及自学者提供了一个非常便捷的学习互助平台!它由众多行业大佬联合创立,为粉丝免费分享学习资源,提供学习路线,解决学习难题,还可以免费下载海量优快云资源。无论工作上的疑难还是生活中的困惑,我们都尽心去帮你解决。关注Java引导者,是你最正确的选择!

Java程序员联盟

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Java程序员联盟,Java那些人和事,Java人一起努力前行!

智能算法

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春有百花秋有月,夏有凉风冬有雪。

终于等到你,彩蛋在这里!

MatheMagician姊妹号:

数学看世界/魔术看世界

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数学看世界,用理性逻辑观察世界。每个人都有独特的角度去感悟和理解世界,而数学就是最迷人,深邃的那一个。我们的内容涵盖基础以及应用数学的各个领域,包括但不限于计算机,统计,机器学习,NLP,魔术等。我们就是为那个死理性派,有着极客精神的你准备的,希望在我们的陪伴下,你能在生活和工作中,发现真正的数学之美。

魔术看世界,用感性思维挖掘生活。每个个体都有特别的视角看待生活和工作,而魔术就是最别致,惊艳的那一个。我们的内容涵盖魔术流程赏析,原理剖析,包括近景,扑克牌,生活用品,互动,数学等各类源于生活,并高于生活的素材。我们不做揭秘,却是为那个有一颗想探索欲,有好奇心的你而准备的。相信在这里,你收获的不仅仅是魔术,而是一份永远的热爱!

如果你是个热爱数学或魔术极客,欢迎你来!

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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