结算中心流程 在结算中心中,主要是对用户添加到购物车商品的结算,由于用户可能添加了多个课程,但是,结算时会选择性的进行支付.在结算时会选中课程id,和对应的价格策略.在后台,首先会对用户进行校验,验证是否登录,接着对课程id进行校验,和之前加入购物车的课程id进行对比,在redis中查看是否存在这个课程,再进行对价格策略进行选择. 加入到结算中心流程:   1.校验课程是否在购物车   2.清空用户结算中心   3.循环要结算的课程id,从购物车汇总获取相关信息   4.从数据库获取当前用户可以…

一:AI学习吧 项目描述 系统使用前后端分离的模式,前端使用vue框架,后端使用restframework实现. 项目需求 公司开发AI学习吧,由于公司需要一款线上学习平台,要开发具有线上视频学习.支付等功能的平台,并整合用户支付和微信消息的推送和提醒.使用Git进行协同开发. 项目结构 项目主要有三大模块: 项目三大模块: 1:导师后台是:基于Thanos组件,给导师"管理学员作业"."学习进度"."跟进记录"等. 2:管理后台:基于Thano…

考试第二部分:MySQL数据库 6.  MySQL中char和varchar的区别(1分) char是定长,varchar是变长. char的查询速度比varchar要快. 7.   MySQL中varchar(50)的50表示什什么意思?(1分) 是字符长度.一个中文,也是一个字符. 8. left join.right join以及inner join的区别?(2分) left join,表示左连接,以左表为基准,如果左表有不匹配的,显示为空 right join,表示右连接,以右表为基准,…

昨日内容回顾 第一部分:考试题(Python基础) 第二部分:路飞相关 1. 是否遇到bug?难解决的技术点?印象深刻的事? - orm操作费劲 - 最开始学习路由系统时候,匹配规则: 答案一: 有,但主要不是在技术上而是在业务上:在支付时:贝里.支付宝.满减.立减.折扣: 答案二: 编写API时,如果继承ModelViewSet相关的类之后,必须在静态字段中写:queryset class AuthView(ModelViewSet): queryset = models.xxx.all()…

AI学习笔记   第一个黑箭头是用于挑选物体和移 动物体.在绘图是选中一个物体,就可以将它自由的移动.和其他的绘图软件相同当你选 中物体的时候物体周围就会出现八个方形的控制点,你可以通过这些控制点对物体进行变形.   而第二个白箭头是用于挑选和移动节点,这和CorelDRAW等绘图软件中的节点工具类 似,可以移动节点和对节点的两个控制点进行控制,从而达到控制线段形状的目的.   仔细察第二个箭头我们会发现在它的有下角有一个向右的小箭头,按住这个按键几秒钟就会 弹出一个隐藏的工具——组选工具 ,它…

英特尔 至强 平台集成 AI 加速构建数据中心智慧网络 SNA 通过 AI 方法来实时感知网络状态,基于网络数据分析来实现自动化部署和风险预测,从而让企业网络能更智能.更高效地为最终用户业务提供支撑.通过引入第二代英特尔 至强 可扩展处理器以及面向英特尔 架构优化的 TensorFlow,SNA的 AI 训练能力获得了大幅提升,让企业网络在应对复杂业务场景时更加游刃有余. 概述 软件定义网络 (Software Defined Network,SDN)得益于以自动化方式对网络资源实施灵活调配的能…

第一章 神经网络与深度学习(Neural Network & Deeplearning) DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络 DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week4深层神经网络 第二章 改善深层神经网络 DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试.正则化以及优化--Week1深度学习的实用层面 DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试.正则化以…

一.进行误差分析 很多时候我们发现训练出来的模型有误差后,就会一股脑的想着法子去减少误差.想法固然好,但是有点headlong~ 这节视频中吴大大介绍了一个比较科学的方法,具体的看下面的例子 还是以猫分类器为例,假设我们的模型表现的还不错,但是依旧存在误差,预测后错误标记的数据中有一部分狗图片被错误的标记成了猫.这个时候按照一般的思路可能是想通过训练出狗分类器模型来提高猫分类器,或者其他的办法,反正就是要让分类器更好地区分狗和猫. 但是现在的问题是,假如错误分类的100个样本中,只有5个狗样本被…

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要…

初见 机器学习图解 错过了这一篇,你学机器学习可能要走很多弯路 这3张脑图,带你清晰人工智能学习路线 一些课程 Andrew Ng的网络课程 HomePage:http://www.deeplearning.ai/ 网易云课堂(中文翻译版):https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm Andrew Ng的机器学习课程 coursera:https://www.coursera.org/learn/machine-learn…

AI学习---数据读取&神经网络 fa…

支付宝支付流程 1.接收前端发过来的贝里数和结算金额 2.检查贝里数是否够用 3.获取结算中心的课程并应用优惠券 4.应用未绑定课程的优惠券 5.判断总价格减去优惠券价格是否等于实际支付金额 6.生成订单 7.生成去支付宝支付的链接 支付宝支付详细流程 表结构 class Order(models.Model): """订单""" payment_type_choices = ((0, '微信'), (1, '支付宝'), (2, '优惠码'),…

结算中心,即从购物车前往支付前的确认页面,这里要开始选择优惠券了 """ 前端传过来数据 course_list 课程列表 redis 中将要存放的结算数据 { settlement_userid_courseid: { id, 课程id, title, course_img, valid_period_display, price, course_coupon_dict: {  # 课程优惠券 coupon_id: {优惠券信息} coupon_id2: {优惠券信息} c…

AI学习当中,不学习行为树基本概念就不能明白具体实例中的操作意义,但是没有经过具体实例实验,又觉得基本概念抽象难以理解.建议先泛读(1)(2)后再对具体的细节进行死磕,能较深的理解行为树的具体概念.第一节对行为树的基本概念做个简要的介绍,第二节对行为树的官方案例做进一步分析.个人的学习顺序(2)->(1)       ->(2),请感兴趣的同学根据自己的喜好自行调整阅读顺序. 一.AI学习中的两大概念 1.行为树 行为树是驱动AI运动以及做出AI决策的一棵逻辑树. 图一 2.Blackboar…

昨日内容回顾 1. 为什么要开发路飞学城? 提供在线教育的学成率: 特色: 学,看视频,单独录制增加趣味性. 练,练习题 改,改学生代码 管,管理 测,阶段考核 线下:8次留级考试 2. 组织架构 - 开发 - 后端 - 前端 - 测试 - UI - 产品经理 - 运维 - 销售 - 运营 - 全职导师 - 行政 - 财务 3. 项目架构 - 主站 - nginx + uwsgi + django - 导师后台 - 管理后台 4. 开发周期和人数 2017-07:开始做 2017-11:第一版上…

我的人工智能学习之路-从无到有精进之路 https://blog.csdn.net/sinox2010p1/article/details/80467475 如何自学人工智能路径规划(附资源,百分百亲身经验)https://www.jianshu.com/p/2be801b101f2 零基础自学人工智能,看这些资料就够了(300G资料免费送)https://www.jianshu.com/p/cb0db5a8a5d6 如何自学人工智能路径规划(附资源,百分百亲身经验)https://www.ji…

一:结算中心 二:支付中心 三:计算价格方法…

一.概述 Andrew Ng:Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. "Applied machine learning" is basically feature engineering( 吴恩达, 人工智能和机器学习领域国际最权威学者之一:提取特征是困难的,耗时的,需要丰富的专家知识."应用机器学习"从根本上来说就是特征工程) 业界广泛流传:…

人工智能成为当下科技发展的代表之一,持续受到了不少追捧,不管你是否是这一专业的学生或者职场人,学习并掌握一项新潮技能总是不会被同龄人淘汰的.我曾经问过别人.也被别人问过关于学习人工智能(AI)最好的方式是什么?我应该去阅读什么书?我应该去看什么视频?尝试过很多方法,也做了很多的学习路径规划. 实际上,人工智能研究在本质上是学术性的,在你能够获得人工智能的某些细节之前,需要掌握大量的跨各类学科的知识. 不论你找到了怎样的学习方法,扩展阅读总是必要的,因为当下的一些人工智能网课普遍忽视了原始论文的相…

注册中心 可选方案:zookeeper.Redis 1.建议使用dubbo-2.3.3以上版本的使用zookeeper注册中心客户端 2.Zookeeper是Apache Hadoop的子项目,强度相对较好,建议生产环境使用该注册中心. 3.Dubbo未对Zookeeper服务器端做任何侵入修改,只需安装原生的Zookeeper服务器即可, 所有注册中心逻辑适配都在调用Zookeeper客户端时完成. 安装 Dubbo 注册中心(Zookeeper-3.4.6) 1. 修改操作系统的/etc/h…

介绍 DeepLearning课程总共五大章节,该系列笔记将按照课程安排进行记录. 另外第一章的前两周的课程在之前的Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)&Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)系列笔记中都有提到,所以这里不再赘述. 1.神经网络概要 注意:这一系列的课程中用中括号表示层数,例如\(a^{[1]}\)表示第二层(隐藏层)的数据. 2.神经网络表示 这个图的内容有点多,跟着下面的步骤来理解这个图吧: 首先看蓝色字体,这个2层的神经网络(输入层一般理解成第0层)有输入层…

前言:本文章纯属自己学习路线纪录,不喜勿喷. 最近AI很火,几乎是个程序员 都要去学习AI,作为一个菜鸡小前端,我也踏上了学习AI的方向. 在学习之中,最开始遇到了很多的困难,比如你不知道如何切入进来学习AI,你网上搜集到的资料都是各种各样,完全象各种碎片一样,自己又无法拼凑起来 形成一个完美的学习课程, 我前后摸索,看了很多视频,学到了很多的关键字,听到了很多各种各样的名词,loss fn  ,卷积神经网络,paddlepaddle,imgnet,积木,等等.头脑很乱 时间花了不少,但是学习效…

目录 前言 第一周(深度学习引言) 第二周(神经网络的编程基础) 第三周(浅层神经网络) 第四周(深层神经网络) 前言 目标: 掌握神经网络的基本概念, 学习如何建立神经网络(包含一个深度神经网络),以及如何在数据上面训练他们,最后将用一个深度神经网络进行辨认猫. (1)了解深度学习的概念 (2)了解神经网络的结构,使用算法并高效地实现 (3)结合神经网络的算法实现框架,编写实现一个隐藏层神经网络 (4)建立一个深层的神经网络(一般把层数大于等于3的神经网络称为深层神经网络) 第一周(深度学习引…

上一篇学习了spring cloud config的基本使用,但发现有个问题,就是每次更改配置后,都需要重启服务才能更新配置,这样肯定是不行的.在上网查资料了解后,spring cloud支持通过AMQP来实现配置的实时更新. 一.安装rabbitmq 1.1 如果要使用spring cloud的amqp,需要安装rabbitmq.我们可以通过官网 https://www.rabbitmq.com/download.html 下载.我用的是mac,下载解压后,执行$RABBITMQ_HOME/s…

界面:多个预编辑区:制作图形,使用的图形放到工作区内,不使用在预编区.没有Ctrl/Alt+delete的概念,没有前后景颜色.新建:分辨率:矢量软件和分辨率无关: 新建时候不要勾选对齐到像素网格 存储:.ai:illustrator的默认格式. .eps:支持矢量图形,ai可以打开:也可以被ps打开,打开之后图层是合并的. PDF:可以跨平台(PC,苹果)跨软件打开.PDF输出(保存时):可以选择输出范围.PS打开PDF的注意事项:打开时选择单页,然后打开页面选项选择剪裁到媒体框. JPG导出…

人人都是产品经理,继续设计课程啦啦啦啦 ADOBE: ps, ai, fl, dw, fw, ae, pr, id   COREL: painter coreldraw   autodesk: 三维: max maya cad   ILLUSTRATOR: 第一天.   位图:由像素构成的图像. 像素块. 失真 矢量图:由数学函数方式计算得来的图像. 贝赛尔曲线:锚点,路径. 不失真   每一个物件都有两种属性: 1, 内部填充 (1,实色, 2,渐变, 3,无)   2, 外部描边     恢…

这是一份关于如何学习深度学习以及为AI面试做准备的指南,个人觉得写的很不错,文章中还有很多有用的资料链接,源自机器之心,下面是文章的链接: https://mp.weixin.qq.com/s/kKBijBVAwaHy8H8sxvH-YQ…

一.人工智能基本概念 1.1 基本概念 数据分析:对历史规律的展现.对未来数据的预测. 机器学习:机器学习是指从一系列的原始数据中找到规律,提取人们可以识别的特征,然后通过学习这些特征,最终产生一个模型. 流程:原始数据-->特征提取-->模型.机器学习偏向于算法. 人工智能:Artificial Intelligence, AI,亦称机器智能,是指利用计算机来对人的意识.思维信息过程.智能行为进行模拟(如学习. 推理. 思考. 规划等)和延伸,使计算机能实现更高层次的应用.人工智能基于机器学…

1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我们以1000为单位,将数据进行划分,令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}--x^{(1000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分后的mini-batch. 注意区分该系列教学视频的符号标记: 小括号() 表示具体的某一个元素,指一个…

一.计算机视觉 如图示,之前课程中介绍的都是64* 64 3的图像,而一旦图像质量增加,例如变成1000 1000 * 3的时候那么此时的神经网络的计算量会巨大,显然这不现实.所以需要引入其他的方法来解决这个问题. 二.边缘检测示例 边缘检测可以是垂直边缘检测,也可以是水平边缘检测,如上图所示. 至于算法如何实现,下面举一个比较直观的例子: 可以很明显的看出原来6 * 6的矩阵有明显的垂直边缘,通过3 * 3的过滤器(也叫做 "核")卷积之后,仍然保留了原来的垂直边缘特征,虽然这个边缘…