闭blog大吉

作者分享了近期的学习生活状态,包括面对学习的压力、实验操作考试的经历以及与班级成员之间的互动感受。文中提到了对个人博客可见性的调整和个人心境的变化。

上星期做好的决定今日终于实施了

为什么要设仅好友可见

原因大概有呢几个:

1. 不想让自己的日志变得是为看的人而写 而不是为自己而写

2. 我blog曝光率太高了 打咩关键字一搜就搜到我d日志-..-(百度对我真系高待遇)

3. 我想我的圈子变小 我不需要那么多人来了解我的生活了

4. 让我看得见谁来过谁没来过我会比较有安全感

5.  我要认真学习隐退江湖了-.-

 

总的一句 就系唔想比甘多人体

哈哈 我允许自己做人地嘅偷窥狂 唔允许人地做我嘅偷窥狂 专制得很爽~

至于流量嘛 不重要了~

刚刚看过我现在的博友有178个 阵间再去删紧d3唔识7嘅先~

我现在很潇洒很潇洒地 我感觉我以后的博客生活会很爽很爽~

 

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

 

好啦写下近期的生活啦

我的心境趋向平缓了 投入学习显然是一个良好学生的发展趋势^v^

 

应承左人唔比写唔开心的

我很听话的 哈哈

 

这几天状态很不好

没有一天上学不睡觉的

天天套着两件长袖趴在桌子上

那个空调快把我杀掉了-..-

最近身子太弱了

还带点精神衰弱

做试验操作考试果时手震得恐怖

左手试管右手胶头滴管两只手一起震呀震的那是什么概念-.-

那不是紧张

因为监考员是春晓我根本不用担心 哈哈

(如果系老师监考大概一早不及格了-.-)

然后我还把火柴盒松手掉了 火柴散落一桌子 吓得我呀

幸好老师在远处

然后春晓,教授,蚊姐以迅雷不及掩耳的速度帮我执翻好晒

"冇事冇事,冇事发生~"

妈呀那股温暖啊~

然后我的实验操作评分表度就拿了个优秀 哈哈哈哈哈

 

接下来要写的是

我要强烈谴责菜头同学

某天晚上系我个q度大唱咸湿歌

仲发咸湿网址过来

企图荼毒我纯洁的心灵~

 

不过念在你请我嘅果5旧海草

我就放过你拉~

哈哈哈哈哈哈哈

 

 

再来要说的是

话说今天早上升旗仪式好似话我地班拿到文明班(我没下去升旗听唔到)

然后听闻我地班一d反应都冇-.-

然后罗文上班会果时好似讲到眼湿湿

唉 我说啊

12班 特色就是这样的

我上次系自己班宣传智力嘉年华

个反应冷淡到  ?

我果时已经死心了

其他班还给我一些掌声啊.

归属感啊 12班最缺的

高二甘就一年了

我系自己班的圈子就只有那么几个人

不是大集体 只是一个小团体 让我觉得过得开心

罗文做班主任 空有热诚 不会带动

不爽就给一副臭脸 虽然我也理解对着这么一个班有多无奈-.-

 

回想起高一13

和现在的高二12 同样是和文明班粘不上边的

但如果那时13班在升旗仪式上听到这个消息会是多么兴高采烈

可能当场大喊一句"晓梅我爱你"也不稀奇 哈哈

 

回想起高一13

在这个时候 也是一年的尽头

是多么难舍难分 人人都不愿离开的一个集体

熟悉的碰头打招呼热情得疯掉-.-不熟悉的碰头也来个灿烂的杀死人的微笑

 

现在呢

也是一年的尽头

为什么一上自习课我就宁愿偷走去自修室偷走去团委也不愿留在课室

还有一堆见到面也好像见不到的

如果同位要换走小金我也不知道可以跟谁坐

我也搞不懂为什么我的位置总是那么冷然后我去把空调调高几分钟后又被人调得那么低

 

罗文

我承认他是一个好的老师

对我们也可谓尽心尽力

上次我逃了一节自习又很颓废然后回来了他就把我叫了去谈话

我说我压力很大(当然很大不过主要原因不是这个)然后他跟我聊了半个多钟

十分耐心地说了很多我到现在一样都没做的学习方法-.-

 

可是

前几天搞活动很累晚上又夜睡

第二天睡过头迟到了

碰到罗文 他给我一个大大的臭脸

本来还想道个歉的但看见他这个样子哼去你的

唉 我真的不喜欢

 

12班啊

我想对你有感情的

可是你没有给我

 

不过我还是很喜欢很喜欢这个班里面的一些人的

 

 

--------------------------

昨晚

 

我把手机关了又开

我把手机开了又关

 

 

有些东西我真的想写

不过

有些东西还是让它藏于心底吧

 

我要继续保持沉默

 

 

我不说 不代表我不在乎

 

你明白的

 

哈哈 我会开心开心开心

 

 

 

中考3天 和暑假十多天

我大概以广图为家了

 

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)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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