jshkj

@page "/login"
@inject HttpClient Http
@inject NavigationManager Navigation

<EditForm Model="@loginModel" OnValidSubmit="HandleLogin">
    <DataAnnotationsValidator />
    <ValidationSummary />

    <div class="container">
        <h1>登录</h1>
        <InputText type="text" id="username" @bind-Value="loginModel.Username" placeholder="用户名" />
        <InputText type="password" id="password" @bind-Value="loginModel.Password" placeholder="密码" />
        <button type="submit">登录</button>
    </div>
</EditForm>

@if (!string.IsNullOrEmpty(errorMessage))
{
    <div class="alert alert-danger">@errorMessage</div>
}

@code {
    private LoginModel loginModel = new LoginModel();
    private string errorMessage;

    private async void HandleLogin()
    {
        errorMessage = null;
        try
        {
            var response = await Http.PostAsJsonAsync("api/auth/login", loginModel);
            if (response.IsSuccessStatusCode)
            {
                // 登录成功,跳转到主页
                Navigation.NavigateTo("/");
            }
            else
            {
                // 登录失败,显示错误信息
                var result = await response.Content.ReadFromJsonAsync<Dictionary<string, string>>();
                errorMessage = result["Message"];
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
            errorMessage = "请求失败:" + ex.Message;
        }
    }
}

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。
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