2. 数据库技术 MySQL
Java第二阶段模块一 MySQL数据库 任务一 MySQL基础&SQL入门1. 数据库的基本概念2. MySQL的安装及配置3. SQL(重点)第二阶段模块一 MySQL数据库 任务一 MySQL基础&SQL入门1. 数据库的基本概念 什么是数据库数据库(DataBase) 就是存储和管理数据的仓库其本质是一个文件系统, 还是以文件的方式,将数据保存在电脑上为什么使用数据库数据存储方式的比较存储方式优点缺点内存速度快不能够永久保存,数据是临时
3. 前端技术 (HTML、CSS、JS、jQuery、ES6、Bootstrap)
Java第三阶段 模块一 前端入门(HTML、CSS、JS) 任务一 (HTML)1、HTML 介绍与规范2、HTML 的使用3、HTML5新特性 任务二 (CSS) 任务三 (JavaScript) 模块一 作业第三阶段 模块一 前端入门(HTML、CSS、JS) 任务一 (HTML)– 老孙1、HTML 介绍与规范介绍HTML 指的是超文本标记/标签语言 (Hyper Text Markup Language)专门制作网页的计算机语言普通的文本就是英文单词，英文字母一样的存在。超
4. JavaWeb核心
Java第四阶段 JavaWeb核心（上）第一章 Servlet核心技术（上）1.1 基本概念（常识）1.1.1 C/S架构的概念1.1.2 B/S架构的概念1.1.3 JavaWeb的概念1.2 HTTP协议（熟悉）1.2.1 HTTP协议的概念1.2.2 HTTP请求格式1.2.3 HTTP响应格式1.3 Tomcat服务器（重点）1.3.1 基本概念1.3.2 安装方式1.3.3 目录结构1.3.4 启动和关闭1.3.5 配置文件1.4 Servlet的概念和使用（重点）1.4.1 基本概念1.4.2
6.SSM单体架构项目
第六阶段模块四 SSM单体架构项目(上)任务一：拉勾教育后台管理系统（SSM）1. 项目架构1.1 项目介绍1.2 页面原型展示1.3 技术选型1.4 项目开发环境2. Maven进阶使用（Maven聚合工程）2.1 maven基础知识回顾2.2 maven的依赖传递2.3 maven聚合工程（分模块）3. 拉勾教育后台管理系统研发3.1 课程管理模块功能分析3.2 课程管理模块表设计3.3 课程管理模块接口实现第六阶段模块五 SSM单体架构项目(下)第六阶段模块四 SSM单体架构项目(上)任务一：拉.
6.SSM单体架构项目 - 文档
SSM项目接口文档1.课程模块1.1 查询&条件查询接口地址: http://localhost:8080/ssm-web/course/findAllCourse请求方式: POST接口描述: 分页获取课程列表数据&多条件查询请求参数:参数名称参数说明in是否必须数据类型schemacurrentPagefalseinteger(int32)pageSizefalseinteger(int32)courseName
5. 单体架构项目:后台管理系统
第五阶段模块一 xxxx后台管理系统 后端开发任务一 项目介绍与后台系统搭建1. 项目架构1.1 项目介绍1.2 模块介绍1.3 前后端分离开发1.3.1 前后端分离架构介绍1.3.2 接口文档1.3.2.1 什么是接口文档？1.3.2.2 为什么要写接口文档？1.3.2.3 接口规范是什么？1.3.3 前后端分离架构的优势1.3.3.1 前后端耦合的开发方式1.3.3.2 前后端耦合的缺陷 (以JSP为例)1.3.3.3 前后端分离的开发方式1.3.3.4 前后端分离的优势1.4 技术选型1.4.1 前.
Python图像处理：使用TensorFlow或Keras进行图像分类
在本节中，我们将重新讨论手写数字分类的问题（使用MNIST数据集），但这次使用的是深度神经网络，即使用两个非常流行的深度学习库TensorFlow和Keras来解决这个问题。TensorFlow（TF）是用于建立深度学习模型的著名的库，它有一个非常庞大且令人惊艳的社区。然而，TensorFlow并不容易学会使用。而Keras是一个基于TensorFlow的高级应用程序接口（API），对底层结构的控制较少，但它比TF更友好且更易于使用。底层库提供了更多的灵活性，因此TF可以相比Keras可以更多地调整，更灵活
小白也能学习机器学习吗？从这里开始轻松入门机器学习
想入门机器学习但是不懂编程，没接触过Python怎么办？我的时间不多，希望能快速掌握机器学习的基本逻辑，可行吗？我要用到工作上，希望能有实战上的指导，能做到吗？我看到理论概念就容易走神，最怕公式推导了，希望学习过程能轻松点！听说入门机器学习要学线性代数统计学概率论微积分程序算法......这么多怎么学？没关系，咖哥带你飞！咖哥是谁？《零基础学机器学习》中的主人公，老板口中的“大厂资深数据科学家”主角是小冰那么文中提到的小白是谁，那就是书中的主...
C语言和C++有什么区别？
这个问题最权威的回答看看C++语言之父Bjarne Stroustrup是如何讲解的。由于引进了C++ 这个名字，写出了C++ 的参考手册 [Stroustrup，1984]，与C语言的兼容性问题就变成了一个最重要的问题，而且也成为争论的焦点。还有，到1983年后期，贝尔实验室里负责开发和支持UNIX、生产AT&T的3B系列计算机的分支机构开始对C++ 感兴趣，它已经希望为C++ 工具的开发投入一些资源。不幸的是对于使C++ 的发展由一个人独舞转变为一个公司的支持关键性项目所用的语言
有这样一套AI算法入门书，学习算法不再难
本系列图书将向读者介绍人工智能领域的各种热门主题。由于人工智能是一个庞大而繁杂的领域，并且其涵盖的内容与日俱增，任何一本书都只可能专注于特定领域，因此本书也无意成为一本巨细靡遗的人工智能教程。本系列图书以一种数学上易于理解的方式讲授人工智能相关概念，这也是本系列图书英文书名中“for Human”的含义。此外：本系列图书假定读者精通至少一门编程语言； 本系列图书假定读者对大学代数课程有基本的了解； 本系列图书将使用微积分、线性代数、微分方程与统计学中的相关概念和公式； 但是在解释上述...
2020年度程序员新书/经典书TOP10
每年的这个时候，各家出版社都会总结一下当年的年度畅销书，小编也不例外，今天就给大家汇总一下。感谢书友们一直以来的支持与陪伴。今年，分为两部分给大家分享，第一部分2020年度新书TOP10，第二部分,2020年度经典书TOP10。2020年新书TOP101、C++ Primer Plus 第6版 中文版[美] 史蒂芬·普拉达（Stephen Prata） 著，张海龙，袁国忠 译C++程序设计经典教程，畅销30年的C++大百科全书， 零基础自学C++入门，赠送价值99元的e读版.
Python图像处理：基于边缘/区域的图像分割
图像分割的概念图像分割是将图像分割成不同的区域或类别，并使这些区域或类别对应于不同的目标或局部目标。每个区域包含具有相似属性的像素，并且图像中的每个像素都分配给这些类别之一。一个好的图像分割通常指同一类别的像素具有相似的强度值并形成一个连通区域，而相邻的不同类别的像素具有不同的值。这样做的目的是简化成改变图像的表示形式，使其更有意义、更易于分析。如果分割做得好，那么图像分析的所有其他阶段都将变得更简单。因此，分割的质量和可靠性决定了图像分析是否成功。但是如何将图像分割成正确的片段通常是一个非常具有挑
为什么要使用 Rust 语言？Rust 语言的优势在哪里？
Rust 是一种采用过去的知识解决将来的问题的技术。” ——Graydon HoareRust 是一种快速、高并发、安全且具有授权性的编程语言，最初由 Graydon Hoare 于2006 年创造和发布。现在它是一种开源语言，主要由 Mozilla 团队和许多开源社区成员共同维护和开发。虽然 Rust 是一种通用的多范式语言，但它的目标是 C 和 C++占主导地位的系统编程领域。这意味着你可以使用 Rust 编写操作系统、游戏引擎和许多性能关键型应用程序。同时，它还具有足够的表现力，你可以使用
2021年的第一份程序员书单：一月8本新书打卡
2021年已经开启，在这一年里，你有哪些规划在设想中？总结写的怎么样？上一年的工作完成的怎么样？今年又有何新的变化？小编的规划比较简单，就是想减肥成功。哈哈。祝大家在2021年里事事顺遂，身体康健。和小编一起看一下这个月有哪些程序员新书上架。1、精通Rust（第2版）Rust系统编程指南自学教程书籍，学习Rust编程语言基础 掌握更高端的编程范式，成就高段位的编程极客。Rust是一门系统编程语言，是支持函数式、命令式以及泛型等编程范式的多范式语言。Rust在语法上和C++..
2020年国内优秀原创IT技术书都在这了
2020年引进版的专业技术书大家都有了解了，那么你知道上一年有哪些优秀的原创编程书吗？小编来给您汇总一下。1、MySQL是怎样运行的 从根儿上理解MySQL豆瓣评份9.3本书采用诙谐幽默的表达方式，对MySQL的底层运行原理进行了介绍，内容涵盖了使用MySQL的同学在求职面试和工作中常见的一些核心概念。总计22 章，划分为4个部分。第1部分介绍了MySQL入门的一些知识，比如MySQL的服务器程序和客户端程序有哪些、MySQL的启动选项和系统变量，以及使用的字符集等。第2..
深度学习面试题：原始GAN 在实际应用中存在哪些问题？
生成式对抗网络的基本原理场景描述生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）一般由两个神经网络组成，一个网络负责生成样本，另一个网络负责鉴别样本的真假，这两个网络通过“相爱相杀”的博弈，一起成长为更好的自己。这种简洁优美的生成方法背后的数学原理却并不是这么直观。本节将从初始版本的GAN出发，通过学习GAN的原理，对比GAN与其他几种生成式模型的异同，以及分析原始GAN中存在的问题，以获得对GAN的深度理解。知识点生成模型、自编码器（AutoEncod
想学习机器学习，数学的问题怎么解决？需要具备哪些数学知识？
自2012年以来，随着深度学习与强化学习的兴起，机器学习与人工智能成为科技领域热门的话题。越来越多的在校生与在职人员开始学习这些知识。然而，机器学习（包括深度学习与强化学习）对数学有较高的要求。不少数学知识（如最优化方法、矩阵论、信息论、随机过程、图论）超出了理工科本科和研究生的学习范畴。即使对于理工科学生学习过的微积分、线性代数与概率论，机器学习中所用到的不少知识超出了本科的教学范畴。看到书或论文中的公式和理论而不知其意，是很多读者面临的一大难题。如果你想学好机器学习并打下坚实的数学基础，那么这本《机
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