经典笑话

本文汇集了一系列幽默风趣的对话和问答,涉及日常生活、神话传说等话题,通过轻松诙谐的方式展现了人们丰富的想象力和幽默感。

1.变态楼主:通过海南矿泉水喝死人事件,可以看到中国的食品安全堪忧,矿泉水也能喝死人?不是有QS标志吗?

    暴强回复:弱弱的问一下,QS是不是去死的意思?

    2.变态楼主:一学生,成绩年年倒数第一,常与人打架,按领导要求老师想给学生好听一点的期末评语,怎么写啊?

    暴强回复:该生成绩稳定,动手能力强。

 MM:菩萨!您大慈大悲,请您告诉我,我什么时候才能找到老公?

  菩萨:天机不可泄露!冥中自有定数!

  MM:靠!您这不是废话吗?

  菩萨:呸!我要知道我还出家?

  MM:斗战胜佛,您当初为什么选择保唐僧取经?

  孙悟空:还不是为了搞到学历!

  MM:学历真的那么重要?

  孙悟空:我一个在五指山服刑的流氓,现在成了斗战胜佛,你说重要不?

  MM:女娲娘娘!您为什么造人?

  女娲:天漏了,我好不容易补上,不造些人,我找谁收维修费去?

  MM:那您为什么把人分男女?

  女娲:我本身不男不女,我想知道男和女哪个厉害些?

  MM:结果呢?

  女娲:我又补了一回天!

  MM:织女!为什么下嫁给董勇?

  织女:为了爱情!

  MM:单单是这个原因?

  织女:这……

  MM:还因为别的什么?

  织女:他有房子!

  MM:净坛使者!你为什么喜欢高月娥?

  猪八戒:他漂亮

  MM:那现在为什么不和她来往?

  猪八戒:老子现在是公务员!

  MM:万能的佛祖!佛理的精髓是什么?

  如来:慈悲为怀!

  MM:那寺院养武僧干什么?

  如来:别人对我不慈悲为怀!

  MM:那武僧打人杀人又做何解释?

  如来:奶奶的!老子兄弟多、有钱、够狠!顺我者昌,逆我者亡!谁敢欺负我的兄弟我就打丫的!

  MM:您……怎么如此粗俗?

  如来:阿弥陀佛!咳咳……我是说:佛家广结善缘,惩恶扬善,因果报应,普渡众生!

  MM:姜太公!您当年为什么封神?

  姜子牙:替天行道,奉天呈运!

  MM:但最后没了您自己的位置!

  姜子牙:我故意的

  MM:为什么?舍己为人?

  姜子牙:屁!我封神时受贿太多,不如早早退居二线,免得麻烦!

 

一群蚂蚁爬上了大象的背,但被摇了下来,只有一只蚂蚁死死地抱着大象的脖子不放,下面的蚂蚁大叫:掐死他,掐死他,小样,还他妈反了!

    朋友问蝙蝠怎么会下嫁给老鼠,蝙蝠眼含泪花,意味深长:唉!那天他吃了伟哥,火力壮,一下蹦上天花板,让他得了手。
  
    喜鹊来,妈妈说这是喜鸟是客;燕子来,妈妈说这是益鸟是客;乌鸦来,孩子问你也是客人吗?乌鸦叫:Yes,吾乃黑客!
  
    飞机上,一只鹦鹉对空姐说:“给爷来杯水”,你也学鹦鹉,对空姐说:“给爷来杯水”,空姐大怒,将鹦鹉和你都扔下了飞机。这时鹦鹉对你说:“傻 B 了吧,爷会飞,你会吗?没本事,还敢学人耍流氓。”

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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