Maven学习笔记(三)

本教程详细介绍了如何在IntelliJ IDEA中配置Maven环境,包括Maven的下载与安装、环境变量配置、IDEA中Maven的设置及创建Maven Web项目的过程。适合初学者快速上手。

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Maven教程(三)

学习了前两篇关于Maven的知识后,我们掌握了基本概念、Maven的功能和基本命令。今天我们就要使用使用IntelliJ IDEA 配置Maven。不了解Maven工具的读者可以,移步历史Maven历史文章:

本教程作者为「等想出来再取」,欢迎点击阅读原文关注作者博客。

1. 下载Maven 

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解压并新建一个本地仓库文件夹

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2.配置本地仓库路径 

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更改本地仓库

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3.配置maven环境变量

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4.在IntelliJ IDEA中配置maven 

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5.新建maven WEB项目 

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点击NEXT 

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添加的配置为 archetypeCatalog=internal 

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点击NEXT 

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点击Finish后项目开始创建 

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6.maven web模板项目结构 

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同样在main下新建test测试文件夹,再在此文件夹下新建java测试源码文件夹和resource测试资源文件夹 

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也可以右键项目-选择Open Module Settings打开项目配置页面更改 

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7.配置依赖jar包 

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关于需要的jar包配置搜索:官方地址:http://mvnrepository.com/

好了到这里关于Maven的知识总结算是完结了,有了这些知识储备就算是就可以使用Maven工具构建自己的Web项目了,如果还需要更深入的学习Maven可以购买相关书籍深入学习。

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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。 适合群:具备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: 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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