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web前端知识体系大全,教你如何学习前端!

大约在几个月之前,让我看完了《webkit技术内幕》这本书的时候,突然有了一个想法。想把整个web前端开发所需要的知识都之中在一个视图中,形成一个完整的web前端知识体系,目的是想要颠覆人们对于前端只有三大块(html、css、js)的认识——做web前端需要的比这三大块要多得多。 拖了好几个月了,但是由于近期将要参加的某一个活动,我不得不这两天把这个东西整出来。说干就干。上午我就开始在办公室画草图,乱七八糟的在那儿理思路。 大家不要害怕,其实下文中的这个知识框架要比草图中的好看的多,草图大家权当没看见。 好了,废话不扯。下面请跟随我本博客的内容,来看看web前端开发除了htm、css和js之外,还有哪些东西需要你一步一步去掌握。 在看内容之前,先看一下这个知识框架的预览图 2.分类 所有知识框架,那肯定是一个结构型的展现,就是一棵树。web前端的知识点非常多,也非常散,需要好几层结构来组织这个体系,否则就会显得很乱。那么如何组织、把谁和谁放在一块儿?这是真正值得我们去思考的,你也可以自己来思考一下这个问题。 在我总结的这个知识框架中,首先第一层我划分为:理论知识,类库框架,编码开发,...

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TensorFlow 高效编程 原文:vahidk/EffectiveTensorflow 译者:FesianXu、飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、TensorFlow 基础 TensorFlow 和其他数字计算库(如 numpy)之间最明显的区别在于 TensorFlow 中操作的是符号。这是一个强大的功能,这保证了 TensorFlow 可以做很多其他库(例如 numpy)不能完成的事情(例如自动区分)。这可能也是它更复杂的原因。今天我们来一步步探秘 TensorFlow,并为更有效地使用 TensorFlow 提供了一些指导方针和最佳实践。 我们从一个简单的例子开始,我们要乘以两个随机矩阵。首先我们来看一下在 numpy 中如何实现: import numpy as np x = np.random.normal(size=[10, 10]) y = np.random.normal(size=[10, 10]) z = np.dot(x, y) print(z) 现在我们使用 TensorFlow 中执行完全相同的计算: import TensorFlow as...

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