浅谈零基础教程总结30天--day16

本文深入探讨了 Python 的高级特性,包括多态性、运算符重载、多继承及对象内存管理等内容,并介绍了如何利用这些特性提升代码的灵活性与效率。

一、多态;继承的时候,同一种方法可以有多种实现形态

二、重载运算符,类中可以通过实现相应的魔法方法,来实现对象的比较运算(>、<)和加减运算(+、-)。实现后就可以通过运算符’>’和’<’来判断对象的大小。通过运算符’+’和’-‘来求两个对象的和差

重载方法:
> --> __gt__
< --> __lt__
+ --> __add__
- --> __sub__
def __gt__(self, other):
    # 怎么实现就看怎么判断大于的
    return self.age > other.age
def __add__(self, other):
    return self.score + other.score

三、多继承:python支持多继承,注意: 实际开发中,不到万不得已不建议使用多继承

class Bird(Animal, Fly):
    pass

四、对象内存管理

栈中内容是系统自动创建自动销毁的,不需要管理。平时说的内存管理指的是对堆中的内存的管理;
python中能够存到堆里面的数据,全是对象

python中管理内存的机制:
python是通过引用计数来管理内存的: 就看一个对象的引用计数的值是否为0,为0就销毁。
让一个变量存储对象的地址,那么这个变量就是对象的一个引用;如果变量存别的值或者删除这个变量,都会让这个引用消失

五、包的应用:

函数 ---> 对实现功能的代码的封装
  ---> 对属性和方法进行封装
模块 ---> 对多个函数或者多个类进行封装  
 ---> 对多个模块进行封装
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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