Java学习备忘(一)之一

本文讲述了作者业余时间尝试自学Java的过程,从阅读经典书籍到实践编写简单应用遇到的问题及思考,最终决定从实际需求出发,通过制作秒表计时器来加深理解和实践能力。

        我一直想在业余时间,学习学习Java方面的东西。可是一直找不到有效的方法:我在一两年前就买来了相关的参考书--《Java编程思想》和《Java核心技术 卷I》,有时间我就看其中最感兴趣的内容,且看的时候心潮澎湃,尤其是把示例代码敲敲有相应的运行结果时。可是一段时间后,仍然感觉对Java陌生,心里没底。我就想应该换一种学习的方式。想要有持久的动力把这项工作进行到底,必须能看到自己学习的阶段性成果,也就是自己能做一些小东西出来:在此过程中,掌握Java的相关技术。我再把看资料学习技术理论、写代码调试的过程记录下来,那理解就会更进一步。那做什么小东西呢,那最吸引人的自然是满足需求的啦。我想自己在工作过程中用到哪些工具呢,就从这些入手!


      我上班的Windows环境下有个秒表计时器,就先从这个入手。我开始构思:既然是和时间有关,看看Timer类(java.util.Timer)能否满足要求(前辈们勿笑),查Java文档(版本Java SE 7),粗略一看,结果发现Timer类主要用来任务调度,每个Timer对象(也就是实例)会有一个后台线程与之对应--看来这个不适合。那SimpleDateFormat类呢,以前见过这个东西,一查文档,它是用来分析和格式化日期时间的,也不适用。就这样,想想、查查文档、再想想,两天过去了(当然是两天的下班业余时间),还是毫无进展。

心里有点失败感,不能让刚形如的计划泡汤啊。在网上找个现成的例子,参考借鉴吧。

--(下次争取把这个例子用到的相关东西补全)

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。 适合人群: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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