python学习2019/05/12

本文介绍了一个Python程序,该程序包含两个主要功能:一是生成指定长度的随机数;二是判断并输出用户指定数量的大于输入数值的质数。通过使用随机数生成和质数判断算法,本文展示了Python中随机模块和基本数学运算的应用。

import random
def Pw(n):
a = pow(10,n-1)
#生成一个10的n-1次方的值,在n为1时a=1
b = pow(10,n)-1
#生成一个10的n次方-1的值,在n为1时b=9
return ‘{}’.format(random.randint(a,b))
#返回一个a-b之间的随机值
n = eval(input()) #输入一个数字
random.seed(17) #设定随机种子为17
print(Pw(n)) #输出n位随机数

def Z(n): #计算质数函数
for i in range(2,n-1): #i遍历2 - n-1
if n%i == 0: #如果n/i余0
return False #返回false
else:
return True #否则返回true
#判断用户输入的值,是否为质数
z = eval(input()) #输入一个数,把其变为数字
z1 = int(z) #把其变为整数
if z != z1: #如果z大于z1,z是个浮点数
z1 = z1+1 #那么z1+1
else:
z1 #否则输出z1,也就是当z1=z时,比如z=1。0或者1时
a = 5 #输出5个数字
while a > 0: #遍历循环a,每次-1,当a=0时停止
if Z(z1): #如果,调用函数Z,参数为用户输入值
if a > 1: #如果循环数大于1
print(z1,end=’,’) #输出质数z,并在后面加,
else:
print(z1) #否则输出z
a -= 1 #完成一段循环后a,次数-1
z1 += 1 #如果函数Z内值为空值,输入值+1

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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