2、科技发展的循环与价值迁移

科技发展的循环与价值迁移

在科技的发展历程中,我们常常能观察到一种循环往复的现象。技术并非直线式地前进,而是在不同的架构范式间不断切换,这背后涉及市场、硬件、网络等多方面因素的相互作用。

市场与用户的共创价值

市场的转变是复杂的事件。以技术的发展为例,Kafka最初被认为是面向服务架构的单点故障和反模式,但后来添加了Connect框架和Streams API,重新引入了企业服务总线(ESB)的许多核心概念。谷歌开发了加速移动页面以推进异步加载,随后又添加了服务器端渲染,违背自身规范回到HTML已有的模式。这表明技术往往会循环使用相同的方法和结构,而这些转变并非单纯取决于某种特性的优越性,更多地与潜在消费者的组织方式有关。

从服务主导逻辑(S - D Logic)来看,消费者价值并非由公司生产产品创造,而是众多参与者积极协作的结果。消费者并非被动、无思想的群体,他们积极参与创造市场。例如,2004年,手持设备难以轻松流式传输电视和电影并非消费者关注的问题,尽管当时已有相关技术,但没人愿意为解决这个大家都面临的问题投入资金。然而,当手机解决了移动办公的问题后,大量消费者开始关注,其他需求也逐渐形成可市场化的问题。如果知道他人有观看最新剧集的选择而自己没有,那么解决该问题的方案就更具市场价值。

大型机与云的变迁

技术是任何组织运营模式中昂贵的元素,其进步和市场共创在很大程度上可理解为硬件成本和网络成本的相互作用。计算机作为数据处理器,主要功能是移动和重新排列数据。数据处理器的进步主要体现在两个方面:提高机器速度或加快数据传输管道速度,且二者相互依存。

大型机鼎盛时期,处理器能力有限,需要大量设备和专业操作员,市场大力投入提

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个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,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)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,重点关注本地训练全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证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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