游走于天才与疯子边缘的创业“鬼才”

叶可涵说,从小到大,身边人对他的一个标杆印象,就是怪,奇怪的怪!

游走于天才与疯子边缘的创业“鬼才”|飞马独角兽

 

对于这么一个颇有点另类的形容词,他毫不在意的对着笔者耸了耸肩膀。“在我眼中,‘怪’不是一个贬义词,而是一个中性词,怪的另一个极端体现就是‘与众不同’。”

叶可涵对“怪”人的理解分为两类:一类是天才性的人物,全才、学霸等优秀学生,均属此类;第二类则是怪才或鬼才,性格上可能存有某些缺陷,但在学习上,具有某一类特殊才能。

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创业原始动力:幼年那套DK生物书

叶可涵现在创业的丞电电子是一家专注于人体外骨骼基础、生物传感器研发的高科技医疗研发企业。通过公司的肌电传感技术,可使大量用户在家中进行康复过程。后期,可结合AR、VR技术,与HTC Vive合作,在体育运动健身、电子游戏、音乐演奏等领域开发全新的产品。

有意识的是,叶可涵所创业的这一生物项目,源自自己的生物专业,学以致用的背后,则可追溯至叶可涵最早的幼年时期。

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“我记得从我记事开始,就是从幼儿园开始,我就很喜欢生物。”叶可涵两眼看着远处,眼中焦点有一瞬间似乎处于无焦距的状态。

时光回到叶可涵的幼年时期,当大家都在幼儿园里玩球或者争抢玩具的时候,一个小小的身影,却坐在角落,手捧一大本英国DK出版社的生物读本,津津有味地沉浸于神秘的生物世界。

从幼儿园到小学,这套丛书一直陪伴着叶可涵,并引发了他对生物的浓烈兴趣。“从小学开始,我就对一些科目有着明显的爱好,直接导致我的偏科现象。”

他笑着回忆说,当时偏科偏到什么程度呢?诸如生物、科技、语文等学习优秀的科目,可以在全市各大学校中排名前列;而自己不喜欢的学习科目则可以排名全市倒数几名。

在这位90后小伙子身上,似乎印证了“天才与疯子”只一线之差的说法。

在中国现有的教育体制之下,这类偏才或者被磨平棱角,碌碌无为,或在蹉跎之下越挫越勇。

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叶可涵明显属于后者。对于前者,他从自己的一位同学身上,看到了一个近乎悲剧的结果。

在叶可涵十六七岁的时候,他的一位同学却凭借自己的天赋,驰骋于中国黑客领域,并在中国红客联盟中,占据一席之地,也是中国黑客圈内叫的上名字的一个人物。

但在这位同学的其父母眼中,他却是十足的问题学生:即便在计算机领域充分展示了他的天赋,但在学校里,这位同学的大多数功课却挂上了红灯。

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在叶可涵眼中,凭借这位同学的天赋和才能,即便大学毕业不适合正规体制的大公司工作。但是在互联网公司,计算机信息安全公司,甚至是在游戏领域研发外挂和伺服,一个月的薪水也是相当高了。但最终,这位同学大学期间被父母逼着去参军,在不能够“动之以情晓之以理”让孩子变为“普通人”的情况下,希望用参军之途使他变得更加“正常”。

在叶可涵看来,这位同学的天赋最终难敌中国式体制教育和父母传统教育观念的压制。他认为,这就是一种对天赋或者才能优势的埋没。

创业招聘:我只选同类

为了避免同学的这一悲剧再现,叶可涵在创业之后,一旦面临新员工的招聘,便会刻意忽略对方的背景,更多注重其能力与才华。

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就在丞电电子的公开招聘信息上,他们如此表述希望招聘到的员工:热爱创作、热爱音乐、自学过软件或编程语言、一双善于发现特殊性的眼睛…….“如果你的能力够好,我就支付给你相应的薪水。”叶可涵对员工招聘的坦诚,或许代表了绝大部分90后创业者的真实想法。

“在学习阶段,我觉得老师们都不理解我。我觉得做任何事情包括现在创业,最终都躲不开两件事情。一是获得社会的认同;二是获得相应的经济利益,通俗地说,就是赚钱。”虽然是典型的90后,但叶可涵的言语中,却透着80后甚至70后才有的成熟。

这种明显高于同龄人的老练,或许与叶可涵在学校中的一系列社会历练不无关联。

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叶可涵告诉我们,从初中开始,自己的校园生涯其实掺杂了更多的社会元素。

当很多初中生还处于懵懂的青春期时,叶可涵或许已经开始考虑自己该如何独立生活。当他的同学们忙于考试,谈恋爱的时候,他则开始醉心于宠物行业的进出口贸易。

当他选了自己最喜爱的生物专业时,叶可涵则几乎处于原始本能一般,将所学专业与自己的爱好进行充分结合。比如,他曾发现一种海外研制的酸液专利,之后将其引入国内,联系国内厂商,进行某一类食用防腐剂的商业研发,并取得极大的市场效果。

自然而然,当叶可涵的同学们毕业之后,面临着社会择业的困惑之时,他则自然的开始了自己的创业之路。

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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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