阳了怎么办?

本文介绍了新冠病毒解封后的应对措施,包括如何面对感染、合理的备药建议及避免再次封控的可能性。作者分享了个人经历,并提供了实用建议。

大家好,我是小弗。现在出入小区和公司,都不看健康码,外卖又能送到家门口了。行程码也要下线了,跨省出行也恢复正常,这是完全解封的步伐,而且是不可逆的。接下来,我们该如何和病毒共存呢?

1、阳了怎么办?

根据之前大量的病例,得出的结论是:重症率比流感低。新冠每次变异,传播能力更强,但是毒性更弱。阳了后,通常七天就能自愈。这病全靠自身免疫力,跟感冒类似,发烧就吃退烧药,喉咙痛就吃润喉片,药物只能减轻病痛,自己好受一点。至于那些防疫药品,大可不必买和吃,纯粹是智商税。

结论:阳了,无任何身体不适,只要做好自己的防护,也就是戴口罩,保护好身边人即可。阳了而且发烧,那就吃退烧药,通常两三天后就会症状减轻,根据症状,吃对应的药就行。阳了,吃药症状也不见好转,就直接去医院,因为还是有小概率的重症。

2、如何备药?

深圳之前的疫情防控做的好,天天核酸,去哪都要扫码。现在不用做核酸,也不查健康码,但是还有带口罩的惯性。可公司还是陆陆续续的报阳性病例,传染性确实高。昨晚特意去药店,想备点药,做下安全防护。去了四家药店,结果N95口罩和布洛芬统统卖光了,有个店员推荐了另外一款退烧药,说是人民日报推荐的。在公众号里一查,发现是真的,人民日报推荐了一批药品。下面发给大家看看。
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3、是否会恢复封控?

解封是大势所趋,封控到今年11月份,已经是极限了。首先,封控是需要成本的,深圳最近一年都是每天全员免费核酸,财政不堪重负。其次,因为封控,多少公司破产,多少人失业,没钱吃饭,容易引发社会矛盾,发生悲剧。解封了,就不会再封控了。

恐惧来源于未知,其实世界上有很多国家,早就解封了。特别是最近的世界杯,几万人的体育馆,几乎没人带口罩。我们可以从其他国家吸取成功经验,了解疫情进展,做到心中有数,尽快恢复正常生活。

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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