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我花了七个月时间，从外包到大厂，iOS进阶学习总结！

这里做一下我的iOS开发进阶学习笔记总结吧，希望对正在迷茫的你有一些帮助！同时，我只能说安逸才是扼杀你高薪的唯一凶手！

2019-07-29

使用Java部署TensorFlow和Keras训练好的深度学习模型的几种方法

使用Java部署TensorFlow和Keras训练好的深度学习模型的几种方法写在前面最近在一个自然语言处理方面的项目，选用的深度学习模型有两个，一个是CNN+LSTM模型，一个是GRU模型，这两个模型在

2019-07-17

在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js (十二）异常检测算法

异常检测的机器学习方法从监督学习和非监督学习的角度来看，如果已经有了标记异常点的大量训练数据，异常检测可以简单的转化为分类问题，也就是数据分两类，正常点和异常点。

2019-05-29

RNN失宠、强化学习风头正劲，ICLR 2019的八点参会总结

无监督表征学习 & 迁移学习无监督表征学习的主要目标，是从无标注数据中发现有用的数据表征以完成后续任务。在 NLP 中，无监督表征学习通常是利用语言建模完成的。

2019-05-22

像Google一样构建机器学习系统3 - 利用MPIJob运行ResNet101

第一篇：在阿里云上搭建Kubeflow Pipelines 第二篇：开发你的机器学习工作流第三篇：利用MPIJob运行ResNet101 从上篇文章中，我们可以看到如何通过Kubeflow Pipeline

2019-05-16

像Google一样构建机器学习系统 - 在阿里云上搭建Kubeflow Pipelines

第一篇：在阿里云上搭建Kubeflow Pipelines 第二篇：开发你的机器学习工作流第三篇：利用MPIJob运行ResNet101 介绍机器学习的工程复杂度，除了来自于常见的软件开发问题外，还和机器学习数据驱动的特点相关

2019-04-25

【资料下载】Python 第九讲——灵活运用docker，实现深度学习的环境搭建

直播时间：3月26日（周二）20:00——21:00 直播讲师：猫饼君——香港城市大学理学硕士，曾在南洋理工大学参加过机器学习算法相关项目，现任职计算机视觉算法工程师，专注于计算机视觉算法研究及应用落地

2019-03-21

调查显示，大多数 Java 开发人员不希望学习新语言

去年秋天，JetBrains 对超过1500名 Java 开发人员的学习模式和偏好进行了调查。让我们一起看看公布的调查结果里一些有趣的亮点吧。

2019-03-18

100行Python代码理解深度学习关键概念：从头构建恶性肿瘤检测网络

他们一致认为，深度学习的关键之一就是，尽快亲自动手编写一个深度学习的模型。

2019-03-17

阿里开源，移动开发，机器学习等海量资源限时开放！

下面，云栖社区小编就为各位开发者分享该会场的攻略：开发者分会场活动阵地关键词：学习，成长，进阶开发者分会场致力于帮助开发者学习了解阿里云最新技术，为开发者设计全方位的技术成长与进阶之路。

2019-03-17

Java工程师修炼之路（从小白到BAT的两年学习历程）

微信公众号【黄小斜】作者是 985 硕士，蚂蚁金服 Java 工程师，终身学习践行者。

2019-03-10

go微服务框架go-micro深度学习(四) rpc方法调用过程详解

上一篇帖子go微服务框架go-micro深度学习(三) Registry服务的注册和发现详细解释了go-micro是如何做服务注册和发现在，服务端注册server信息，client获取server的地址信息

2019-02-17

Python零基础学习代码实践 —— 提取字符串里面的单词数

str = input() str1 = str.strip() index = 0 count = 0 while index < len(str1): while str1[index] != " ": index += 1 if index == len(str1): break count += 1 if index == len(str1): break while str1[index] == " ": index += 1 print(count) 执行结果 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\python.exe C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled/day005/提取字符转里面的单词数.py 4 Process finished with exit code 0

2019-01-18

Java程序员干货学习笔记—Spring结合MyBatis实现数据库读写分离

随着系统用户访问量的不断增加，数据库的频繁访问将成为我们系统的一大瓶颈之一。由于项目前期用户量不大，我们实现单一的数据库就能完成。但是后期单一的数据库根本无法支撑庞大的项目去访问数据库，那么如何解决这个问题呢？实际的应用中，数据库都是读多写少（读取数据的频率高，更新数据的频率相对较少），而读取数据通常耗时比较长，占用数据库服务器的CPU较多，从而影响用户体验。我们通常的做法就是把查询从主库中抽取出来，采用多个从库，使用负载均衡，减轻每个从库的查询压力。采用读写分离技术的目标：有效减轻Master库的压力，又可以把用户查询数据的请求分发到不同的Slave库，从而保证系统的健壮性。我们看下采用读写分离的背景。我们在项目开发初期的时候就设计了一个简单的读写分离，现在我把demo分享给大家。采用技术Spring + mybatis 首先定义一个annotation import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Target; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target(ElementType.METHOD) public @interface DataSource { public String value(); } 再定义一个HandleDataSource public class HandleDataSource { public static final ThreadLocal holder = new ThreadLocal(); public static void putDataSource(String datasource) { holder.set(datasource); } public static String getDataSource() { return holder.get(); } } 定义一个切面 import java.lang.reflect.Method; import org.aspectj.lang.JoinPoint; import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature; public class DataSourceAspect { public void pointCut() { }; public void before(JoinPoint point) { Object target = point.getTarget();// 拦截的实体类 String method = point.getSignature().getName();// 拦截的方法名称 Class[] classz = target.getClass().getInterfaces(); Class[] parameterTypes = ((MethodSignature) point.getSignature()).getMethod().getParameterTypes();// 拦截的方法参数类型 try { Method m = classz[0].getMethod(method, parameterTypes); if (m != null && m.isAnnotationPresent(DataSource.class)) { DataSource data = m.getAnnotation(DataSource.class); HandleDataSource.putDataSource(data.value()); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 获取数据源 import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource; public class ChooseDataSource extends AbstractRoutingDataSource { protected Object determineCurrentLookupKey() { return HandleDataSource.getDataSource(); } } 配置XMl classpath*:mysql.propertiescom.mysql.jdbc.Driver${jdbc.url}${jdbc.user}${jdbc.password}SELECT 1 FROM DUAL32510010000true60com.mysql.jdbc.Driver${jdbc.url.read}${jdbc.user.read}${jdbc.password.read}SELECT 1 FROM DUAL32510010000true60 注解到service接口上面数据库表就一张根据mybatis的xml大家自己建一下另外这里还有一个瑕疵就是，当你使用注解事务的时候系统只能读取默认的数据源，这个问题主要是因为spring的事务和自定义的aop存在一个先后顺序的问题 Spring中的事务是通过aop来实现的，当我们自己写aop拦截的时候，会遇到跟spring的事务aop执行的先后顺序问题，比如说动态切换数据源的问题，如果事务在前，数据源切换在后，会导致数据源切换失效，所以就用到了Order（排序）这个关键字. 我们可以通过在@AspectJ的方法中实现org.springframework.core.Ordered 这个接口来定义order的顺序，order 的值越小，说明越先被执行。本文源码获取：关注我，感谢大家支持。点击这里加入获取

2018-12-27

动力节点Java学习资料为互联网应用文件存储而生之FastDFS

分布式文件系统 (Distributed File System) 是一个用来管理文件的软件或软件服务器，但这个软件所管理的文件通常不是在一个服务器节点上，而是在多个服务器节点上，这些服务器节点通过网络相连构成一个庞大的文件存储服务器集群，这些服务器都用于存储文件资源，通过分布式文件系统来管理这些服务器上的文件；常见的分布式文件系统有：FastDFS、GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS等； FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，为互联网应用量身定做，简单、灵活、高效，采用C语言开发，由阿里巴巴开发并开源； FastDFS对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载、文件删除）等，解决了大容量文件存储的问题，特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、文档网站、图片网站等等； FastDFS充分考虑了冗余备份、线性扩容等机制，并注重高可用、高性能等指标，使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务； FastDFS发展历史 2008年4月项目启动，7月发布第一个版本V1.00，两年时间内持续升级到V1.29； 2010年8月推出V2.00； 2011年6月推出V3.00； 2012年10月推出V4.0.0； 2013年12月推出V5.0.0；截止目前最新版是V5.11；（2017年6月发布） FastDFS系统架构从第一个版本发布后一直没有大的调整，高版本完全兼容低版本的数据，可以做到平滑升级，推荐更新升级到最新版本； FastDFS代码托管在github上：https://github.com/happyfish100/fastdfs FastDFS整体架构 FastDFS文件系统由两大部分构成，一个是客户端，一个是服务端；客户端通常指我们的程序，比如我们的Java程序去连接FastDFS、操作FastDFS，那我们的Java程序就是一个客户端； FastDFS提供专有API访问，目前提供了 C、Java 和 PHP 几种编程语言的API，用来访问FastDFS文件系统；服务端由两个部分构成：一个是跟踪器（tracker），一个是存储节点（storage）；跟踪器（tracker）主要做调度工作，在内存中记录集群中存储节点storage的状态信息，是前端Client和后端存储节点storage的枢纽；因为相关信息全部在内存中，Tracker server的性能非常高，一个较大的集群（比如上百个group）中有3台就足够了；存储节点（storage）用于存储文件，包括文件和文件属性（meta data）都保存到存储服务器磁盘上，完成文件管理的所有功能：文件存储、文件同步和提供文件访问等；

2018-12-13

# Apache Spark系列技术直播# 第四讲【机器学习介绍与Spark MLlib实践】

主讲人：江宇(燕回) 阿里巴巴计算平台EMR技术专家直播时间：2018.12.06 19:00 - 20:00 内容提要：本次讲座主要面对的是机器学习的入门者，以及想要使用Spark来进行机器学习的用户

2018-12-06

深度学习Trick——用权重约束减轻深层网络过拟合|附(Keras)实现代码

在深度学习中，批量归一化（batch normalization）以及对损失函数加一些正则项这两类方法，一般可以提升模型的性能。

2018-11-28

[雪峰磁针石博客]机器学习工具pytorch中文英文工具书籍下载-持续更新

书籍深度学习之PyTorch实战计算机视觉 - 2018.pdf 计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，本书旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平

2018-11-11

写完代码就被开除，到底如何深入学习Java后端才能熬过寒冬裁员期

这个其实是件小事，但是小伙伴们平常是否会出现呢，或者是平时会遇见瓶颈无法解决没有人一起讨论，那么Java后端技术，到底如何深入学习呢？

2018-10-31

安卓开发学习笔记（四）：Android Stuidio无法实现隐式Intent是为什么？

View.OnClickListener() { 50 @Override 51 public void onClick(View v) { 52 Toast.makeText(FirstActivity.this,"只有不学习的人才会按这个按钮

2018-10-26

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。