postman可以做什么 1.可以做单接口的测试 2.可以调试接口 3.对接口设置变量后,可以做多接口的测试,并输出报告 如何用postman调试接口 1.填写api地址 2.选择请求方式 3.输入api参数 4.点击send按钮 如何用postman导出代码 1.点击code按钮 2.选择导出代码的语言 postman的高级使用方式 1.使用js获取/设置环境变量 2.使用js对api进行断言 3.使用环境变量对接口进行上下级关联,如:登录接口和获取某个列表(需要登录token)的关系,登录后…

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co…

7张图片学习VIM教程 张图片设置为桌面背景,时不时的能看上一眼.慢慢就学会VIM了. VIM lesson 1 VIM lesson 2 VIM lesson 3 VIM lesson 4 VIM lesson 5 VIM lesson 6 VIM lesson 7…

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:三十三(ICA模型).Deep learning:三十九(ICA模型练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 难点:本实验难点在于运行时间比较长,跑一次都快一天了,并且我还要验证各种代价函数的对错,所以跑了很多次. 实验内容:Exercise:Independent Component Analysis.从数据库Sampled 8x8 patches from the STL-10 dataset…

前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解).Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导).Deep learning:二十九(Sparse coding练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 本节实验比较不好理解也不好做,我看很多人最后也没得出好的结果,所以得花时间仔细理解才行. 实验内容:Exercise:Sparse Coding.从10张512*51…

理论知识:UFLDL数据预处理和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/20/3033149.html 数据预处理是深度学习中非常重要的一步!如果说原始数据的获得,是深度学习中最重要的一步,那么获得原始数据之后对它的预处理更是重要的一部分. 1.数据预处理的方法: ①数据归一化: 简单缩放:对数据的每一个维度的值进行重新调节,使其在 [0,1]或[ − 1,1] 的区间内 逐样本均值消减:在每个样本上减去数据的统计平均值,用于平稳的数…

前言 理论知识:UFLDL教程和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/09/3009830.html 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 实验内容:Exercise:Convolution and Pooling.从2000张64*64的RGB图片(它是the STL10 Dataset的一个子集)中提取特征作为训练数据集,训练softmax分类器,然后从3200张64*64的RGB图片(它是th…

前言 实验内容:Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders.即:利用线性解码器,从100000张8*8的RGB图像块中提取颜色特征,这些特征会被用于下一节的练习 理论知识:线性解码器和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/08/3007435.html 实验基础说明: 1.为什么要用线性解码器,而不用前面用过的栈式自编码器等?即:线性解码器的作用? 这一点,Ng…

用命令访问D:\python学习\wendjia教程\aa.py d:                                -----------切换到D盘 cd python学习\wendjia教程         -----------找到D盘的文件夹 python aa.py                      -----------找到文件夹中的aa.py文件…

分享一个git学习基础教程 http://pan.baidu.com/s/1o6ugkGE 具体在网盘里面的内容..需要的学习可以直接下.…

http://cuiqingcai.com/1052.html 大家好哈,我呢最近在学习Python爬虫,感觉非常有意思,真的让生活可以方便很多.学习过程中我把一些学习的笔记总结下来,还记录了一些自己实际写的一些小爬虫,在这里跟大家一同分享,希望对Python爬虫感兴趣的童鞋有帮助,如果有机会期待与大家的交流. 一.Python入门 1. Python爬虫入门一之综述 2. Python爬虫入门二之爬虫基础了解 3. Python爬虫入门三之Urllib库的基本使用 4. Python爬虫入门四…

测试开发学习进阶教程 视频&PDF,7天后失效,更多学习资料加Q群 https://pan.baidu.com/s/196KEo791NeZKyfV_E-36Uw 提取码: 41vu     python/Java接口测试.性能调优分析.多线程并发.Jvm优化.Java高并发.目录如下:   视频教程,协议测试,教程视频,性能优化,协议测试,接口测试,性能调优,测试开发 https://blog.csdn.net/weimjsam/article/details/88659659…

前面介绍过了Tensorflow的基本概念,比如如何使用tensorboard查看计算图.本篇则着重介绍和整理下Constant相关的内容. 基于TensorFlow的深度学习系列教程 1--Hello World! 常量的概念 在tensorflow中,数据分为几种类型: 常量Constant.变量Variable.占位符Placeholder.其中: 常量:用于存储一些不变的数值,在计算图创建的时候,调用初始化方法时,直接保存在计算图中 变量:模型训练的参数,比如全连接里面的W和bias 占…

<Python爬虫学习系列教程>学习笔记 http://cuiqingcai.com/1052.html 大家好哈,我呢最近在学习Python爬虫,感觉非常有意思,真的让生活可以方便很多.学习过程中我把一些学习的笔记总结下来,还记录了一些自己实际写的一些小爬虫,在这里跟大家一同分享,希望对Python爬虫感兴趣的童鞋有帮助,如果有机会期待与大家的交流. 一.Python入门 1. Python爬虫入门一之综述 2. Python爬虫入门二之爬虫基础了解 3. Python爬虫入门三之Urlli…

Visual Studio 2017中使用正则修改部分内容   最近在项目中想实现一个小工具,需要根据类的属性<summary>的内容加上相应的[Description]特性,需要实现的效果如下 修改前: /// <summary> /// 条形码 /// </summary> public List<GoodsBarcodeEditModel> Barcodes { get; set; } 修改后: /// <summary> /// 条形码…

1.背景 在实际开发中我们经常遇到这样的情况: 1.开发的时候测试好的程序已发布到线上就出问题: 2.线上的集群环境需要扩容时非常麻烦,比如说要装jdk.mysql.redis等,如果扩容100台服务器,简直是要崩溃的感觉: 那么有没有这样一个工具,直接把我线下的环境(代码+运行环境)直接打包到线上运行,这样就避免了环境不一样和安装环境麻烦的事情,因此docker就挺身而出,来解决这个棘手的问题. 2.简介 docker官方网站:https://www.docker.com 源码:https:/…

nfluxDB是一个当下比较流行的时序数据库,InfluxDB使用 Go 语言编写,无需外部依赖,安装配置非常方便,适合构建大型分布式系统的监控系统. 本文是一系列InfluxDB学习教程的目录,现主要包含以下文章. InfluxDB学习之InfluxDB的安装和简介 InfluxDB学习之InfluxDB的基本概念 InfluxDB学习之InfluxDB的基本操作 InfluxDB学习之InfluxDB的HTTP API写入操作 InfluxDB学习之InfluxDB的HTTP API查询操作…

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器…

前言 理论知识:自我学习 练习环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 练习内容及步骤:Exercise:Self-Taught Learning.具体如下: 一是用29404个无标注数据unlabeledData(手写数字数据库MNIST Dataset中数字为5-9的数据)来训练稀疏自动编码器,得到其权重参数opttheta.这一步的目的是提取这些数据的特征,虽然我们不知道它提取的究竟是哪些特征(当然,可以通过可视化结果看出来,可假设其提取的特征为Features),但…

前言 练习内容:Exercise:Softmax Regression.完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别,即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作训练数据集,然后利用其训练softmax分类器,再用1万个已标注数据(即:1万张28*28的图像块(patches))作为测试数据集,用前面训练好的softmax分类器对测试数据集进行分类,并计算分类的正确率. 注意:本实验中,只用原始数据本身作训练集,而并不是从原始数据中提取特征作训练集. 理论知识:S…

前言 本文是基于Exercise:PCA and Whitening的练习. 理论知识见:UFLDL教程. 实验内容:从10张512*512自然图像中随机选取10000个12*12的图像块(patch),然后对这些patch进行99%的方差保留的PCA计算,最后对这些patch做PCA Whitening和ZCA Whitening,并进行比较. 实验步骤及结果 1.加载图像数据,得到10000个图像块为原始数据x,它是144*10000的矩阵,随机显示200个图像块,其结果如下: 2.把它的每…

前言 本节练习的主要内容:PCA,PCA Whitening以及ZCA Whitening在2D数据上的使用,2D的数据集是45个数据点,每个数据点是2维的.要注意区别比较二维数据与二维图像的不同,特别是在代码中,可以看出主要二维数据的在PCA前的预处理不需要先0均值归一化,而二维自然图像需要先0均值归一化.本节是在学习UFLDL第二节和结合上节的博文:Deep Learning三:预处理之主成分分析与白化_总结(斯坦福大学UFLDL深度学习教程)的基础上练习的,练习内容是Exercise:PC…

1前言 本人写技术博客的目的,其实是感觉好多东西,很长一段时间不动就会忘记了,为了加深学习记忆以及方便以后可能忘记后能很快回忆起自己曾经学过的东西. 首先,在网上找了一些资料,看见介绍说UFLDL很不错,很适合从基础开始学习,Adrew Ng大牛写得一点都不装B,感觉非常好,另外对我们英语不好的人来说非常感谢,此教程的那些翻译者们!如余凯等.因为我先看了一些深度学习的文章,但是感觉理解得不够,一般要自己编程或者至少要看懂别人的程序才能理解深刻,所以我根据该教程的练习,一步一步做起,当然我也参考了…

UFLDL即(unsupervised feature learning & deep learning).这是斯坦福网站上的一篇经典教程.顾名思义,你将在这篇这篇文章中学习到无监督特征学习和深度学习的主要观点. UFLDL全文出处在这:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B,本文为本人原创,参考了UFLDL的教程,是我自己个人对于这一系列教程的理解以及自己的实验结果.非盈利性质网站转载请在文章开头处著名本…

在线查看:http://csgrandeur.gitbooks.io/webgl-learn/content/ 离线mobi:http://files.cnblogs.com/files/CSGrandeur/csgrandeur-webgl-learn_mobi_20150520.rar 离线pdf:http://files.cnblogs.com/files/CSGrandeur/csgrandeur-webgl-learn_20150520.pdf 在线版本会及时更新,离线版本在有较大改动…

因有用户反映,在基础文章对字符串函数的讲解太过少,故写一篇文章详细讲解一下常用字符串函数.本文章是对:程序员带你十天快速入门Python,玩转电脑软件开发(三)中字符串函数的详解与扩充. 如果您想学习并参与本教程的完善与写作.请在下方讨论区,回复相关问题.一起完善本文章教程的书写. Python字符串常用函数. 声明字符串变量: str = '关注做全栈攻城狮,写代码也要读书,爱全栈,更爱生活.' 下面所有字符串函数函数,是对变量str进行操作: 求字符串长度: 函数使用: 运行结果: 值得注意…

系列文章首发平台为果冻想个人博客.果冻想,是一个原创技术文章分享网站.在这里果冻会分享他的技术心得,技术得失,技术人生.我在果冻想等待你,也希望你能和我分享你的技术得与失,期待. 前言 过年在家,闲来无事,正好我们小组年前一直都在使用Postman这个工具,很多新来的小伙伴很多时候都不能正确的使用Postman这个工具,或者说不能高效率的使用Postman这个工具.为了普及一下Postman的正确使用方式,提高大家的工作效率.这几天,抽了点时间,阅读了一下官方的文档,随后自己再根据自己的方式进行…

一.导言 本教程适合对人工智能有一定的了解的同学,特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的⼤学⽣.⼯程师和研究⼈员.但本教程并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识,我们将从头开始解释每⼀个概念.虽然深度学习技术与应⽤的阐述涉及了数学和编程,但你只需了解基础的数学和编程,例如基础的线性代数.微分和概率,以及基础的 Python 编程本教程将全⾯介绍深度学习从模型构造到模型训练的⽅⽅⾯⾯,以及它们在计算机视觉和⾃然语⾔处理中的应⽤.我们不仅将阐述算法原理,还将基于 Apache MXNet 来演⽰它…

学习内容:C#:学习书籍:图解教程(中文第四版). 目录:第四章 类的基本概念 -----> 4.8 访问修饰符 访问修饰符 从类的内部,任何函数成员都可以使用成员的名称访问类中任意的其他成员. 访问修饰符是成员声明的可以选部分,指明程序的其他部分如何访问成员 字段和方法声明的语法: 字段 访问修饰符  类型  标识符; 方法 访问修饰符  返回类型  方法名() { ... } 有5种成员访问控制:private 私有的:public 公有的:protected 受保护的:internal 内…

学习内容:C#:学习书籍:图解教程(中文第四版). 目录:第二章 C#编程概述 -----> 2.7 从程序中输出文本 -----> 2.7.5格式化数字字符串 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace _2018_05_04_AM_1520_格式化数字字符串 { class Progr…