20、Windows 7个性化设置与家庭网络搭建指南

Windows 7个性化设置与家庭网络搭建指南

1. 系统声音与鼠标滚轮设置

1.1 控制鼠标滚轮

如果你使用的鼠标在按键之间有滚轮(通常位于鼠标顶部可点击按键的位置),可以按以下步骤更改滚轮的工作设置:
1. 点击“开始”,选择“控制面板”。
2. 点击“硬件和声音”。
3. 在屏幕顶部的“设备和打印机”区域中,点击“鼠标”。
4. 在“鼠标属性”对话框中,点击“滚轮”选项卡。
5. 更改垂直滚动时滚轮滚动的行数,以及水平滚动时滚动的字符数。
6. 更改设置后,点击“应用”,然后点击“确定”使新设置生效。

1.2 更改系统声音

Windows 7 允许你选择不同的声音主题应用于系统事件,甚至可以保存自定义的声音主题。以下是具体操作步骤:
|步骤|操作|
|----|----|
|1|点击“开始”。|
|2|在搜索框中输入“声音”。|
|3|在结果列表中点击“声音”。|
|4|在“声音”对话框中,点击“声音”选项卡。|
|5|点击“声音方案”箭头,选择你想要使用的方案;或者点击“另存为”,为新创建的声音方案输入名称并点击“确定”。|
|6|点击想要更改声音的程序事件。|
|7|点击“声音”箭头,显示所有可用声音。|
|8|点击“测试”试听声音。|
|9|找到喜欢的声音后,点击“应用”。继续通过点击事件、选择声音并点击“应用”来设置其他声音。|
|10|完成声音设置后,点击“确定”。|

1.3 调整通讯时的系统音量

当通过 Windo

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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