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大学计算机专业四年规划全攻略 在大学四年里,如何合理规划计算机专业的学习路径? 我认为,首先需要明确整体的学习方向和方法论,然后再逐步深入学习。以下是我的一些建议: 明确发展方向 在打牢基础之后,你需要开始考虑自己的发展方向。是继续深造还是直接就业? 如果是读研,是选择考研还是保研?未来想从事哪个方向?是硬件、嵌入式还是软件?如果是软件方向,是前端、后端、客户端还是算法? 打好基础 无论你未来从事哪个方向,基础课程都非常关键。操作系统、组成原理、计算机网络、数据结构、算法和数据库是必须掌握的基础知识。ꊊᠨ🛩𖥭椹 在基础入门后,可以开始进阶学习。学习优秀的开源框架是提升编码水平的好方法。 计算机专业有很多优秀的开源资源,可以通过这些资源学习设计思路和代码风格。 砥经验 实战经验非常重要。大学期间可以通过各种比赛和项目来积累经验。 有含金量的比赛包括ACM、天池、kaggle、阿里中间件性能挑战赛等。另外,跟着老师做项目也是一个不错的选择,可以学到很多实用的知识。 利用空闲时间 在大学期间,一定要充分利用空闲时间。大学是你人生中最后一段拥有大段自由时间的时期, 多实践、多锻炼编程能力,无论是参加ACM比赛还是做项目,都能有收获和提升自己的能力。 希望这些建议能帮助你更好地规划大学四年的学习生活!
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原生鸿蒙之夜,发的新手机却是安卓系统。
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Spring Boot入门详解劰 Spring Boot 简介:Spring Boot 是一个开源框架,专为快速开发 Java 应用程序而设计。它通过简化配置和部署过程,让开发者能够更专注于业务逻辑的实现。 ️ 环境搭建:详细介绍如何安装 JDK、Maven 或 Gradle,并指导你如何创建一个新的 Spring Boot 项目。 项目结构:解释 Spring Boot 项目的目录结构,包括 src/main/java、src/main/resources、src/test/java 等模块的作用。 砩 置文件:详细介绍 application.properties 和 application.yml 文件的用法,涵盖数据库连接、端口号、日志级别等配置。 砨ꥊ詅置:讲解 Spring Boot 的自动配置机制,如何自定义自动配置,以及如何使用 @EnableAutoConfiguration 注解。 砦𐦍介绍如何使用 JPA、MyBatis 等 ORM 框架与数据库进行交互,以及如何使用 Spring Data JPA 简化数据访问。 砒ESTful API:讲解如何使用 Spring MVC 创建 RESTful API,包括请求映射、路径参数、请求体、响应等。 安全性:介绍如何使用 Spring Security 保护应用程序,包括用户认证、授权、密码加密等。 测试:讲解如何使用 JUnit、Mockito 等工具进行单元测试和集成测试,以及如何使用 Spring Boot Test 简化测试过程。 栩觽介绍如何将 Spring Boot 应用程序打包为可执行的 JAR 文件,以及如何在不同的环境中部署和运行。 监控与管理:讲解如何使用 Spring Boot Actuator 监控和管理应用程序,包括健康检查、指标收集、日志查看等。 微服务:介绍如何使用 Spring Cloud 构建微服务架构,包括服务发现、配置管理、负载均衡等。
机器学习框架全解析:从零到一的指南 这本书对机器学习框架的介绍相当全面,几乎涵盖了所有公开课和书籍中的内容。它详细讲解了如何在一个训练任务中利用硬件资源,包括高性能数据模块、动态图与静态图以及与之相关的图编译器前端、后端和运行时。此外,还介绍了不同的硬件加速器、分布式并行等。 书中的例子主要围绕华为的开源框架Mindspore展开,作者团队也主要是华为工程师,这让人不禁联想到这本书可能是Mindspore的推广软文(但并非如此)。书中的对比分析相当全面,不会让人“只见树木不见森林”。 总的来说,这本书对我而言是一次扫盲之旅。例如,我才发现机器学习框架的数据模块与Spark有很多相似之处,从某种程度上看,ML框架是Spark这种大数据框架叠加了ML/DL特定的计算处理(主要是tensor运算和自动微分)。阅读时,可以参考Mindspore官网的文档,以获得更全面的理解。
Python必知的十大超级模块 Python 是一种非常强大的编程语言,拥有丰富的模块和库,使其成为处理各种任务的理想选择。以下是一些在Python中被广泛使用且功能强大的模块: 1️⃣ NumPy:这是Python中进行数值计算的基础包。它提供了强大的多维数组对象和各种操作这些数组的工具,广泛用于数据分析、科学计算等领域。 2️⃣ Pandas:这是一个数据分析和处理的强大工具,特别适合处理表格数据。它提供了DataFrame和Series两种数据结构,使得数据清洗、转换、分析变得简单高效。 3️⃣ Matplotlib:这是Python中最著名的绘图库,用于创建高质量的图表。它可以用于绘制各种静态、交互式和动画的图表。 4️⃣ Scikit-learn:这是一个强大的Python库,用于机器学习。它提供了一系列用于分类、回归、聚类和降维的工具,同时也支持Python中的NumPy和Pandas。 5️⃣ TensorFlow/Keras:这是由Google开发的开源机器学习框架,用于构建和训练深度学习模型。Keras是一个高层次的神经网络API,通常运行在TensorFlow之上,更容易进行原型设计和实验。 6️⃣ PyTorch:这是由Facebook开发的开源机器学习库,类似于TensorFlow,但更注重灵活性和速度,非常适合研究和实验。 7️⃣ OpenCV:这是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,非常适合进行图像和视频分析。 8️⃣ Requests:这是一个简单易用的HTTP库,用于发送HTTP请求,处理URLs和网络连接。 9️⃣ Beautiful Soup:这是一个解析HTML和XML文件的库,用于web scraping(网页抓取)。 Flask/Django:这两个框架用于开发web应用。Flask较为轻量级,而Django提供了一个全功能的MVC框架。 这些模块不仅提高了Python的功能性,还使得开发者能够更高效地处理各种任务。
若依框架:程序员的最佳拍档 大家好!今天我要和大家分享一个超级实用的后端开源框架——若依。我们公司好几个项目都是基于这个框架开发的,真的是省时省力。 具体怎么操作呢?其实官网已经讲得很详细了。首先,你需要在电脑上安装好前端和后端的基础开发环境。然后,从Gitee上把代码拉下来,下载到本地后就可以根据自己的需求进行修改啦。 如果你还有不明白的地方,可以去小破站或者百度上搜一下,有很多详细的教程。若依框架还包括前端VUE、后端SpringBoot和SpringCloud,甚至还有移动端版本,真的是功能强大。 我之前一直不知道若依这个名字的由来,直到我在Readme文件里看到,原来是作者给他女儿取的名字。感觉作者一定是个温柔且善良的技术大佬,哈哈哈。 希望大家能充分利用这个前人栽好的参天大树,特别是那些在做毕设的同学们,真的可以试一试,或许能帮你度过难关哦!加油!갟
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