1、嵌入式与实时领域的探索

嵌入式与实时领域的探索

1. 嵌入式系统的定义

在2002年时,嵌入式计算设备的概念还未被广泛认知。那时,许多家庭至少拥有一台VCR、DVD播放器或Tivo,这些设备都至少配备了一个嵌入式处理器,而当时大多数其他电器基本还是机电式的。如今,几乎每一台电器都内置了嵌入式计算机。人们已经习惯了数字用户界面,尽管可能还不完全理解嵌入式计算的本质,但至少模糊地意识到自己每天都被计算机所包围。

嵌入式系统是一种内部包含计算机,但设备用户不一定知道或关心计算机存在的设备,计算机在其中是隐藏的。例如汽车的发动机控制计算机,并不会因为发动机由计算机控制而改变驾驶方式。此外,汽车中还有控制防抱死刹车的计算机、决定何时展开安全气囊的计算机,以及在早高峰拥堵路况下为驾驶者提供娱乐和信息的各种计算机。

从市场数据来看,PC在每年销售的微处理器芯片中仅占约2%,即使一个家庭没有PC,平均也至少有几十台嵌入式计算机。

关于Android智能手机是否属于嵌入式系统,虽然它体积小、独立且输入/输出能力有限,但用户可以对其进行个性化设置并随意下载“应用程序”,更像是一种通用计算设备,因此不属于嵌入式系统。

从编程角度看,嵌入式系统与传统“桌面”应用有显著差异。大多数桌面应用处理的是一组可预测的I/O设备,如磁盘、图形显示器、键盘、鼠标、声卡和网络接口,且这些设备通常得到操作系统的良好支持,应用程序员无需过多关注。而嵌入式系统往往包含比典型桌面计算机更多样化的输入/输出(I/O)设备,如用户I/O设备(开关、按钮和各种类型的显示器,常配有触摸屏)、通信通道(异步串行、USB和/或网络端口),以及数据采集和控制设备(模拟 - 数字(A/D)和数字 - 模拟(D/A)转换器)。这

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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