29、项目服务器配置与视图管理全解析

项目服务器配置与视图管理全解析

1. 服务器端事件处理程序配置

服务器端事件用于捕获项目服务器内的活动。服务器端事件处理程序配置屏幕列出了可用事件,分为以下类别:管理、日历、多维数据集管理、自定义字段、查找表、通知、项目、报告、资源、规则、安全、状态更新、状态报告、时间表和WSS互操作。

若要注册新的事件处理程序,可按以下步骤操作:
1. 在服务器设置页面,点击“操作策略”下的“服务器端事件处理程序配置”。
2. 在“事件”页面,通过选择事件行中的事件源名称,选择要为其注册事件处理程序的事件。所选的事件源和事件名称将显示在“事件处理程序”部分。
3. 点击“新建事件处理程序”按钮。
4. 在“事件处理程序”页面,根据屏幕上提供的字段描述指定事件处理程序信息。
5. 点击“保存”按钮创建事件处理程序。

2. 活动目录资源池同步配置

许多组织使用Windows活动目录将用户添加到项目服务器。使用此选项时,定义项目服务器资源池与活动目录的同步很重要,以确保资源池中的资源信息是最新的。配置同步设置时,有以下选项:
|选项|描述|
| ---- | ---- |
|活动目录组|可指定用于与资源池同步的活动目录组。点击“查找组”按钮,输入活动目录组的名称,如“用户”“管理员”等,再点击“立即查找”按钮,服务器将解析出该组的确切名称。|
|同步状态|显示上次活动目录资源池同步的状态。|
|调度选项|可指定自动活动目录资源同步的频率,应遵循操作策略来定义频率,以确保资源池保持同步。建议将自动活动目录资源池同步设置在非工作时间进行,以减少对用户的影响。|
|资源选项

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—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、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, ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值