程序员每天工作的基本流程: 1.从svn检出代码: 2.运行单元测试,测试无误,进入下一步: 3.开始一天的代码编写工作: 4.代码提交到服务器之前进行单元测试: 5.单元测试通过提交到svn服务器. 一些关于测试的概念:1.集成测试:2.验收测试.压力测试 由此引出了单元测试的最基本的需求是:实现自动化测试. 该门课程的主要内容: 单元测试 1.自动化测试 (1)通过断言的方式来确定结果是否正确 Assert: (2)引入 junit 的 jar 包: (3)创建一个操作类 2.基于测试开发的…

ng机器学习视频笔记(一) --线性回归.代价函数.梯度下降基础 (转载请附上本文链接--linhxx) 一.线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法,其主要目的在于用一个函数表示一组数据,其中横轴是变量(假定一个结果只由一个变量影响),纵轴是结果. 线性回归得到的方程,称为假设函数(Hypothesis Function).当假设函数是线性函数时,其公式为: 二.代价函数 代价函数是用于评价线性回归,其公式为: 计算方式是计算每一个点在当前假设函数情况下,偏差的平方和,再取平均数.m即表示一共…

ng机器学习视频笔记(二) --梯度下降算法解释以及求解θ (转载请附上本文链接--linhxx)   一.解释梯度算法 梯度算法公式以及简化的代价函数图,如上图所示. 1)偏导数 由上图可知,在a点,其偏导数小于0,故θ减去小于0的数,相当于加上一个数.另外,从图上可以看出,在a点不是最佳点,需要继续向右移动,即a需要增加.因此符合要求. 对于在b点,可以同理得到需要减少的结果. 2)学习速率α α表示点移动向最小值点的速率,α取值需要注意. 当值太大,每次移动的距离太长,可能导致在最小值点附…

ng机器学习视频笔记(十六) --从图像处理谈机器学习项目流程 (转载请附上本文链接--linhxx) 一.概述 这里简单讨论图像处理的机器学习过程,主要讨论的是机器学习的项目流程.采用的业务示例是OCR(photo optical character recognition,照片光学字符识别),通过一张照片,识别出上面所有带字符的内容. 二.机器学习流水线 对于一个业务项目,通常机器学习是其中一部分的内容,对于整个项目而言,相当于一个流水线(pipeline). 对于OCR,主要流水线为:1-…

DevExpress v15.2新功能介绍视频(25集全) http://www.devexpresscn.com/Resources/Documentation-508.html DevExpress 例子 http://www.devexpresscn.com/DevExpress-Resources/Documentation-252.html 中文 http://www.devexpresscn.com/Resources/Demo-527.html…

IDEA 2020.1 经过了漫长的打磨终于发布正式版了,而这次的版本不止直接支持 Java 14,还带来了两个重量级的功能,官方中文版支持和 JDK 直接下载. 在之前的开发中,当我们需要下载 JDK 时,通常的步骤是这样的:首先去 Oracle 的官网,查到相关的版本下载地址,然后输入用户输入密码登录成功之后才能下载相应的 JDK,尤其是对于那些经常忘记密码的用户老说非常之不便,而这次 IDEA 更新之后,我们就可以一键下载 JDK 了,可谓非常之便利. IDEA 2020.1 下载地址:h…

目录 Introduction to Neural Networks BP Nerual Network Convolutional Neural Network Introduction to Neural Networks BP 梯度反向传播BackPropagation,是神经网络中的重要算法,主要思想是: 计算网络的输出与期望输出之间的误差 将误差从网络的输出层回传,沿着网络逐层传递,传递的是损失值相对当前层里参数的梯度 当每一层都接收到该层的参数梯度时,沿着梯度方向更新参数 用更新后的…

下面是该iOS项目视频教程的内容大纲: 观看指南 (1)项目为第一阶段内容 (2)需要熟练掌握OC语言 (3)UI部分需要学习到第十节课 (4)项目适合刚入门的iOS开发者 1.第一天 (1)iOS APP开发流程介绍 (2)项目架构之分栏控制的设计 (3)项目架构之对象的安全释放 笔记:可以用run static打开计数器分析,来查看计数器的引用是否有问题 (4)项目架构之定制导航控制器 (5)项目架构之分析TabBarItem定制 笔记:关于解耦的生活例子,蛋炒饭的例子,蛋炒饭是紧耦合的,盖…

核心原则:任何没有经过自动测试的程序功能都可以当做不存在 单元测试框架的大三规则: 1.每个单元测试都必须独立于其他所有单元测试而运行 2.框架应该以单个测试为单元来检测和报告错误 3.应该易于定义要运行哪些单元测试 Junit框架的三大核心:测试类.测试集(Suite).运行器(Runner) 运行器(Runner): 1.JUnit38:向后兼容3.8版本的runner 2.Junit4:版本4的runner 3.Parameterized:使用不同参数来运行相同的测试集 4.suiter:…

最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频,我是刚刚接触机器学习,对此比较感兴趣:准备将我的学习笔记写下来, 作为我每天学习的签到吧,也希望和各位朋友交流学习. 这一系列的博客,我会不定期的更新,希望大家多多批评指正. Supervised Learning(监督学习) 在监督学习中,我们的数据集包括了算法的输出结果,比如具体的类别(分类问题)或数值(回归问题),输入和输出存在某种对应关系. 监督学习大致可分为回归(classification)和分类(regression). 回归:对…

课程内容 1.       面向接口(抽象)编程的概念与好处 2.       IOC/DI的概念与好处 a)       inversion of control b)       dependency injection 3.       AOP的概念与好处 4.       Spring简介 5.       Spring应用IOC/DI(重要) a)       xml b)       annotation 6.       Spring应用AOP(重要) a)       xml b…

因为最近在面试,发现sql优化这个方面问的特别特别的多.之前都是零零星星,不够全面的了解一点,刚刚在网上查了一下,从 http://blog.csdn.net/zhushuai1221/article/details/51740846 博客比较全面的了解了一些具体的优化策略,在此做个笔记方面自己以后的复习,并且以上介绍的博客中有比较系统全面的对数据库优化介绍. 先看一下sql查询的逻辑执行顺序 1. FROM:对FROM子句中前两个表执行笛卡尔积生成虚拟表vt1        //减小笛卡尔积的…

1.源码笔记 我的源码+笔记(很重要):http://pan.baidu.com/s/1geI4i2Z 感谢麦子学院项目相关视频 2.参考资料 Vue.js官网(https://vuejs.org.cn/) Vue-cli(https://github.com/vuejs/vue-cli) Vue一resource(https:/殆ithub.com/vuejs/vue-resource) Vue-router(https://github.com/vuejs/vue-router) bette…

学习了慕课网<SEO在网页制作中的应用>视频,今天将里面的知识整理一下. 一.SEO介绍 1.  搜索引擎工作原理 搜索引擎现在主流有百度.谷歌.360,他们都有庞大的搜索引擎数据库,每个关键字对应很多网址,搜索引擎爬虫从一个链接到另一个链接,分析提炼其中的内容,找到关键字,如果是重要的或是首次出现的内容,就会添加到搜索引擎数据库,如果是垃圾内容或是重复内日你给,爬虫就会略过.当用户(比如在百度)搜索信息时,搜索引擎就从数据库检索出与之相关的网址,然后展示给用户,因为一个关键字可以对应很多网址…

异常检测,广泛用于欺诈检测(例如“此信用卡被盗?”). 给定大量的数据点,我们有时可能想要找出哪些与平均值有显着差异. 例如,在制造中,我们可能想要检测缺陷或异常. 我们展示了如何使用高斯分布来建模数据集,以及如何将模型用于异常检测. 我们还将涵盖推荐系统,这些系统由亚马逊,Netflix和苹果等公司用于向其用户推荐产品. 推荐系统查看不同用户和不同产品之间的活动模式以产生这些建议. 在这些课程中,我们介绍推荐算法,如协同过滤算法和低秩矩阵分解. Problem Motivation 上面是一个…

最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频,我是刚刚接触机器学习,对此比较感兴趣:准备将我的学习笔记写下来, 作为我每天学习的签到吧,也希望和各位朋友交流学习. 这一系列的博客,我会不定期的更新,希望大家多多批评指正. Supervised Learning(监督学习) 在监督学习中,我们的数据集包括了算法的输出结果,比如具体的类别(分类问题)或数值(回归问题),输入和输出存在某种对应关系. 监督学习大致可分为回归(classification)和分类(regression). 回归:对…

目录 training Neural Network Activation function sigmoid ReLU Preprocessing Batch Normalization 权重初始化 Weight Initialization 交叉验证 Cross Validation 参数更新方法 Parameter Update SGD SGD+momentum Adagrad RMSprop Adam 改善过拟合 Overfiting 模型集成 Model ensemble 正则化 Reg…

使用  pom.xml 配置 收藏 所听视频来源: https://www.bilibili.com/video/av54119831?p=8 视频: maven  idea 配置服务器 tomcat8   视频教程maven 博客 列表目录,文字 Java培训Maven内容之为什么需要继承机制 SSM框架之多数据源配置 maven依赖配置和依赖范围 Maven多模块布局实例详解 maven生命周期 maven 生命周期三个阶段:  清理生命周期.默认生命周期.站点生命周期 maven 生命周期…

一.FFmpeg的基本组成 目前,ffmpeg有7大库,分别为AVFormat, AVCodec, AVFilteer, AVDecoder, AVUtil,Swresample, Swscale,AVDevice七大库组成. 1.AVFormat模块 它实现了对文件的封装(muxing)解封装(demuxing),例如:MP4,flv,ts等文件格式,RTMP(Real Time Messaging Protocol),TRSP(Real Time Streaming Protocol),MM…

Junit是一个可编写重复测试的简单框架,是基于Xunit架构的单元测试框架的实例.Junit4最大的改进是大量使用注解(元数据),很多实际执行过程都在Junit的后台做完了,而且写test case 的类不需要继承TestCase,只需要在所要做test case的方法前加@Test 注解即可. 如: import static org.junit.Assert.*; 2 public class TestCaculatorClass { 3 @Test 4 public void test(…

一.介绍js移动端框架:zepto.js与jquery mobile 对比:zepto特点 1.与jquery相似度95%,会jquery基本会zepto: 2.API少,轻量级框架 3.移动端无缝接入 4.高性能 jquery mobile特点 1.高度组件化 2.加载多内容,性能降低 二.zepto入门 1.自带模块:核心模块,事件,ajax,IE兼容性: 2.$认识:构造函数,与jquery区别在: i,$()相当于$(document).ready(function(){}); ii,$…

搭建pho开发环境与框架图 韩顺平 第一章: No1  关于文件以及文件夹的管理 将生成的文本文档做成详细信息的形式,显示文件修改时间以及文件大小,便于文件查看和管理,也是对于一名IT人士高效能工作的专业素养要求.如下图所示: 为了方便Java文件能够及时正确的找到,需要对电脑进行环境配置,要注意一下四个问题: 1.在硬盘中对所有文件夹进行管理,全部设置.点击,工具 > 查看 2.勾选显示文件及所有文件夹 3.去掉隐藏已知文件拓展名,防止出现类如 xxx .java.java 4.显示文件的完全…

观察者模式 观察者模式是一对多的模式,多个观察者同时监听一个主题,当主题更新时,会同时通知所有的观察者 subject –>observer 学习新技术的步骤 1.官方文档的查阅和学习 2.Google搜索网上相关文章的介绍 3.结合项目进行实际应用或者自己进行示例demo编写 Rxjava的学习 1.观察者(observer) 和被观察者即主题(obserberable(subject))通过订阅(subscribe)方式来产生关联 2.使用三步曲 创建订阅者 创建观察者 订阅方法绑定…

视频摘要 本文视频资料:使用Entity Component System开发<快乐的Minecraft>游戏 使用Unity2018及以上版本才有ECS功能. 本文是看视频的一些摘要. GameObjectEntity 使用 Instanced Mesh Renderer 勾上 材质球 Enable GPU Instance 以前做minecraft 使用Render a Texture2D Via Perlin noise Entity(实体)就是载体,componet是数据,sysyte…

JUnit命令整理 @Test(timeout=  ) : 测试时间超过范围即失败 @Test(expected=) : 申明出会发生的异常 @Before :  在每一个测试方法前执行 @After : 在每一个测试方法后执行 @BeforeClass : 在所有的测试方法之前执行,只执行一次 @AfterClass :在所有的测试方法之后执行,只执行一次 @Ignore :让测试方法或试类不被执行.…

一.什么是单元测试 单元测试(Unit  Testing)是指在计算机编程中,针对程序模块来进行正确性检验的测试工作.单元测试的特点如下: ※ 程序单元是应用最小的可测试部件,通常采用基于类或者类的方法进行测试 ※ 程序单元和其他单元是相互独立的. ※ 单元测试的执行速度很快. ※ 单元测试发现的问题,相对容易定位. ※ 单元测试通常由开发人员完成 ※ 通常称为白盒测试. 速记关键词:针对类.速度快.好定位 二.安装JUnit 1.启动Eclipse,新建一个java工程,名字为FirstPrj…

现象:把USB设备接到PC 1. 右下角弹出"发现android phone" 2. 跳出一个对话框,提示你安装驱动程序 问1. 既然还没有"驱动程序",为何能知道是"android phone" 答1. windows里已经有了USB的总线驱动程序,接入USB设备后,是"总线驱动程序"知道你是"android phone"      提示你安装的是"设备驱动程序"          …

监督学习算法需要标记的样本(x,y),但是无监督学习算法只需要input(x). 您将了解聚类 - 用于市场分割,文本摘要,以及许多其他应用程序. Principal Components Analysis, 经常用于加快学习算法,同时对于数据可视化以帮助你对数据的理解也有很大的帮助. Unsupervised learning Introduction supervised learning:在前面几课我们学习的都是属于监督性学习的内容,包括回归和分类,主要特点就是我们使用的数据集都是类似(x…

SVM被许多人认为是最强大的“黑箱”学习算法,并通过提出一个巧妙选择的优化目标,今天最广泛使用的学习算法之一. Optimization Objective 根据Logistic Regression,有如下表述: 为了达到尽量好的分类效果,我们需要theta‘*x >> 0 or theta‘*x << 0,根据上面的函数图象,这时候的h(x)->1 or h(x)->0,可以看出这时我们的分类效果是最具说服力的. 根据逻辑回归的Cost Function我们可以得到…

我们将讨论逻辑回归. 逻辑回归是一种将数据分类为离散结果的方法. 例如,我们可以使用逻辑回归将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件. 在本模块中,我们介绍分类的概念,逻辑回归的损失函数(cost functon),以及逻辑回归对多分类的应用. 我们还涉及正规化. 机器学习模型需要很好地推广到模型在实践中没有看到的新例子. 我们将介绍正则化,这有助于防止模型过度拟合训练数据. Classification 分类问题其实和回归问题相似,不同的是分类问题需要预测的是一些离散值而不是连续值. 如垃圾邮件分…