一、企业信息化平台:自研 OR 采购?

为应对公司扩张带来的管理挑战,我们决定自研企业信息化平台。此举旨在根据公司实际需求定制,规范业务流程,实现快速响应及提升安全性。

从2015年开始,公司急巨扩张,随着公司的人员越来越多,体量越来越大,人员分布越来越广、管理越来越混乱等原因,公司决定根据自身需要,自研一套企业信息化平台。
  

有人估计要问,现在业界内有很多成熟的信息化系统产品和解决方案,为啥不采购一套?在国内大部份企业是比较有特色的,很难形成一套成熟、通用、确实可行的产品,而且每个企业。如果你购买了现有的产品,那么很多企业的工作模式、工作流程都需要跟着调整,甚至要大改。而且有些卖方产品更是是大佬,伤不起,买了产品,就像请了爷,要求个性化调整,会被告知现行产品这是业内公认的、切实可行的、符合实际的………,反正就是你提的就是不行,就是不改。或者改个小功能都需要花费很多,代价太大,而且就算改了,周期也比较长,更有甚者依赖太强,受制于人。当然还有一些其它特殊原因的,这里就不多说了。
 

自研信息化平台有着众多的优势:

  • 根据公司实际来开发.
  • 对公司现有业务进行梳理,使之规范化.
  • 快速响应,能针对各类调整进地快速响应,如业务流程的变化,组织架构调整等等.
  • 安全.
  • ...
内容概要:本文详细介绍了个基于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,是进化算法的种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的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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