第三浪

《第三浪》一书全面回顾了中国互联网的历史,将中国互联网第一次、第二次浪潮兴起的环境、文化、人物和企业一一道来,从而展示出中国互联网第三次浪潮的发端,重点分析了互联网第三次浪潮和第一次、第二次浪潮的区别,揭示了第三次浪潮的核心规则的变化,全景式地展示了第三次浪潮涉及的行业、应用重点、资金分布和区域特征,展望了本次浪潮给中国互联网行业、通讯行业和IT行业带来的巨大机会与挑战。

    中国互联网的第一次浪潮由新浪搜狐网易等三大门户的创建开始发端。1999年7月,名不见经传的中华网Nasdaq成功上市,融资8600万美元;2000年1月,在Nasdaq即将接近最高峰的时刻,再次发行新股,又募得令人惊讶的3亿美元,第一次让风险投资看到了中国市场的巨大商机,由此带动了三大门户上市热潮,以及一大批中国互联网公司的兴起。

    随着携程上市,盛大上市,一批SP公司上市,中国互联网的第二次热潮开始了。而2005年8月5日百度的上市将这股热潮推到最高峰。中国互联网形成了SP、网络游戏和网络广告三大很扎实的赢利模式,每一项都达到数十亿的年收入规模。

    从2007年开始,中国互联网将进入第三次浪潮,称之为泛互联网阶段,第三浪将以3G为核心,爆发在四大热点上:第一是移动互联网,第二是数字娱乐,第三是电子商务,第四是Web2.0。这四大领域都将在第三浪中诞生大批全新的公司,在规模上和发展势头上,都将超过现在已经成功的互联网企业。

    《第三浪》一书汇集了中国数十位互联网专家、学者精英的观察和分析,为中国读者全面系统地揭示中国互联网的第三次浪潮的全貌。

  2009年3月31日,创业板确定5月1日开始推出,期待十年的一个心愿尘埃落定。要是再晚一天发布消息,那么大多数人肯定以为这是一个愚人节新闻。因为,当下这个时节,当下这种形势,让最铁杆的创业板支持者也不敢多奢望。
    但是,就是在全球经济最飘摇不定的时候,在中国经济底部非常暧昧不清的时候,创业板出台了!这是多不容易的决策,这是多么富有智慧和勇气的决定!可以说,因为创业板,中国第三浪的进程将大大加快,中国经济复苏的动力将大大加强,中国高科技崛起的历程也将大大缩短。因为,信心比黄金更贵,没有比创业板更好的信心强心剂,也没有比创业板更好的四两拨千斤的刺激经济的举措。

    在这个背景下,我们再来审视第三浪,就会更加明朗。
    2006年,我第一次参加浙江电信举办的“春回燕归”活动。虽然我每年都去杭州,但是,也就是这一次,杭州让我刮目相看,让我萌动回归浙江的念头。也是这时候,我们和浙江电信的老总张新建开始探讨第三浪的问题,也就是中国互联网下一波更精彩的内容。随后阿里巴巴上市,浙江在互联网界的份量一下子凸显,然后,又是金融危机,我们早期比较乐观的预测不得不做出修正。

    到2009年,正好是互联网实验室实创办十周年。十年一梦,加上更早几年的互联网评论,从十多年亲身经历和实践,总结出“三年理论”:中国互联网迄今为止,也是三年一个波段,上上下下,起起伏伏,风风雨雨,比18个月的摩尔定律还要精确和有意思。所以,我们根据历史推导,认为2008年到2011年,这三年也是一段,是个冬天,甚至我们认为这三年是个萧条期。萧条期的定义主要从资本市场角度考虑,很多资本方面的要素要三年之后,才可能恢复到原来的水平。当然,胳膊扭不过大腿,大形势的变化,随时将改变互联网形势的走势。

    然而,就是这个萧条期,中国互联网整个历史上最精彩的事情也发生在其中。所以,我们说,这可能是最坏的三年,也是最好的三年;是最残酷的三年,也是最精彩的三年;是最迷惘的三年,也是最带劲的三年。因为这个三年中,将会发生一件很简单、很直观,但是很容易被人忽视的事情:中国网民将从2009年初的3亿,增加到2011年的6亿。这不仅仅是一个量变,而将引发一系列的质变。

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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