这个世界在快速变化,整个世界的认知结构正在颠覆式发展

在4G时代和移动互联网的推动下,人们的认知结构发生了深刻变化,接触的资讯信息量远超以往。这是一个认知觉醒的时代,追求稳定的概念也在全球化和人工智能的影响下被重新定义。真正的稳定在于适应变化,开阔视野,提升自我价值。在这个多元化的一体化社会中,不同的价值观共存,互相融合,促进个体成长和社会进步。

 这个世界的人的认知结构已经通过移动互联网也就是4G时代,而彻底的改变,从人们每天使用手机的时间可以看出,人们现在接触到的资讯信息已经远远超过任何时代。这是一个认知觉醒的时代,也是一个渴求认知升级的时代。

每一个年代的人都有特定的一些特征,他们各自因为过去的经历而确定自己所拥有的价值观念或者行事体系是非常正确的,并且会产生一定的效益。那他们谁对谁错呢?其实不管他们是哪个年代的人,他们都没有错,他所拥有的认知结构在这个世界上,不管世界怎么变化,都是可以生存下去的,也都会被这个世界所允许。只是可能已经不在这个世界中处于主导地位。但不代表没有这样的市场,不代表要彻底消失。

所以各种价值观都会同时存在,而在这些价值观的碰撞和融合之间会产生很多新的想法,也多了更多的理解与包容。我们每个人都学会不会轻易的判断谁对谁错的问题,而是会保有自身价值体系的同时,不断吸收和理解别的价值体系中比较适合现在的时代的核心东西。

父母辈的人都会说要追求稳定,在过去那个信息交流缓慢,国际化不是很强的时代,这种稳定是一种生存下去的主要基调,我们能说稳定没有道理吗?当然不能,只是我们对稳定的理解已经不是父母辈的人说的那样,在一个事业单位工作一辈子。其实随着人工智能的时代到来,所谓稳定的工作已经越来越不稳定,谁知道事业单位在20年之后会存在几家呢?这些都是未知数的。

现在的稳定的定义应该是在越来越不确定的世界中,通过适应改变,通过国际化的交流,通过各种经历的积累,而培养出来的一种视野的开阔和能力的提升,关于我们自己的价值的思考,关于定位,关于生活的意义和目的的思索,在不确定中产生的稳定感,这才是现在这个多元化,一体化,复杂快速变化的世界中给人带来的真正稳定。

其实追求稳定或者不稳定不是最重要的,如何在这个认知结构复杂的体系中守住自己的价值体系,既能不断成长,不断吸收,又能保持独立性,并且可以自己幸福快乐的同时,让别人也收获成长,让别人也可以心满意足的生活,并且让他们也自愿帮助别人,这才是非常有意义有价值的生活。

我们活着的意义就是为了别人的成长,在帮助别人的同时,自己也收获感动和成长,这样的人生才会带来真正的满足感和幸福感。

当然在这个过程中,是需要不断收到来自别人消极能量的冲击。我们也会在帮助别人的同时,更加强化自己,但如果别人刚硬不变,也要学会放手,毕竟别人要不要成长是他们自己的决定。也要尊重别人的选择权利。因为有的人就是不愿意成长,我们也需要尊重他们,把时间留给愿意成长的人。当然我们放弃他,也不要担心,他们可能在愿意改变的时间会遇到其他愿意帮助他的人。或者他们觉得现在过的很不错,这也会尊重他们。

这个世界的认知体系架构正在改变,这不会带来恐惧,而是带来机会,因为我们会在这不断变化的复杂结构中不断认识自己,认识人性,也不断反省什么对我们来说是最重要的,人类是什么?人类将要去向何方,人类的未来将要怎样在这急剧变化的世界中确定方向。而关于这一切,我们所有人都没有应对的经验,所以在多文化的碰撞中,或许会找到正确的方向,找到未来。

但不管怎么样,我们都坚信美好的未来已经不远了。

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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