这段时间闲来无事,就在总结以前的项目经验,然后写成博客的形式以进行记录.本文就对<IT软件人员学习系列文章>做个开篇吧. 对于IT软件的开发来说,无外乎B/S.C/S和Android.iOS(后两项也是C/S).在B/S领域,无外乎PHP.JAVA和ASP.NET这几大阵营.而在C/S领域,JAVA的开发比较复杂,需要编写一些重复的和底层的代码,相比C#的可视化和相似的语法,还是微软的开发工具和语言比较容易上手. 但是,我们今天讲的不是代码,而是整个软件流程,这个属于软件工程的范畴.我们知道,…

Foreword github是一个很火的代码托管服务网站,可能好多人都想参与一两个项目玩一玩学习一下,但由于是纯英文的网站,可能又会止步于想法上没有动手实践.接下来我就介绍一下参与github上开源项目的大致流程,以及注意的地方.当然这里不会详细介绍git的使用,看懂本文还得需要参考其他资料,学习git的相关使用方法. 大致流程 一.首先需要在github上注册账号并登陆,这个不多说了 二.安装git,到github官网下载安装包.  在这里我用的是github for windows.安装好…

jt项目日志查询流程…

今天连看三篇论文,不是很细致地看,也没有具体去实现,只是大概明白了一些新思路.这三篇论文,一篇概述了Decoder-Encoder模型,一篇延伸这个模型,首次提出了Attention机制,最后一篇详细阐述了LSTM和GRU的工作机理.读完之后,我对机器翻译这个领域,还有LSTM的应用,有了更深的认识. 言归正传,说一下生成旋律的原理. 在之前的乐理部分,我们知道了和弦级数和走向的问题,有很多和弦组合在一起能发挥良好的作用.这些好的和弦连接在一起的音序就被成为进行.流行音乐的和弦进行倾向于从根和弦…

今早翻开手机看到某云一条广告Linux1 核 2 GB 1 Mbps服务器10元一个月,正巧最近在搞linux,于是下单了一台2个月20. 上班来到公司后,借空闲时间一顿研究,一波骚操作配置后,浏览器打开ip地址正常,看到了熟悉的tomcat9页面. 然后又是一波骚操作,把自己的之前写的spring boot + jpa + bootstrap + thymeleaf 简单的增删改查Demo项目部署了上去,打开ip也正常显示. 所以在此记录下,当拿到一台全新的linux服务器后该如何配置(操作步…

1.$ node -v (检测node版本,node版本需要在 V4 以上) 2.全局安装vue $ npm install -g vue 3.安装脚手架 $ npm install -g vue-cli 4.运行 vue 命令,看是否已安装完毕 $ vue / $ vue list (查看可安装的模板) 5.安装模板 $ vue init webpack(模板) sell(项目名称) 6.? Project name sell ? Project description sell app ?…

一.比赛概述 不同比赛有不同的任务,分类.回归.推荐.排序等.比赛开始后训练集和测试集就会开放下载. 比赛通常持续 2 ~ 3 个月,每个队伍每天可以提交的次数有限,通常为 5 次. 比赛结束前一周是一个 Deadline,在这之后不能再组队,也不能再新加入比赛.所以想要参加比赛请务必在这一 Deadline 之前有过至少一次有效的提交. 一般情况下在提交后会立刻得到得分的反馈.不同比赛会采取不同的评分基准,可以在分数栏最上方看到使用的评分方法. 反馈的分数是基于测试集的一部分计算的,剩下的另一…

[第一部分] 前端发布(vue项目),假设项目名为demo_vue Step1:编译打包前端项目 cd到demo_vue目录下, 执行cnpm run build:prod命令,生成disc文件夹 Step2:在服务端新建前端项目文件夹 登录ubuntu, cd进/home/ubuntu/love目录下 执行mkdir demo_vue新建存放前端编译文件的文件夹 Step3:将编译文件上传到服务端 cd到disc目录下,执行如下命令 scp -r ./* root@love.aizhuhote…

Kaggle比赛冠军经验分享:如何用 RNN 预测维基百科网络流量 from:https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html 导语:来自莫斯科的 Arthur Suilin 在比赛中夺冠并在 github 上分享了他的模型 雷锋网 AI 科技评论按:最近在 Kaggle 上有一场关于网络流量预测的比赛落下帷幕,作为领域里最具挑战性的问题之一,这场比赛得到了广泛关注.比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量,分两个阶…

做完 Kaggle 比赛已经快五个月了,今天来总结一下,为秋招做个准备. 题目要求:根据主办方提供的超过 4 天约 2 亿次的点击数据,建立预测模型预测用户是否会在点击移动应用广告后下载应用程序. 数据集特点: 数据量很大,有 2 亿条之多 数据是不平衡的,点击下载的数量远远小于没有点击下载的数量 不平衡数据集的处理思路: 一般对样本进行 上采样 和 下采样,顾名思义就是 多的样本少采一点,少的样本多采一点.极端情况下,就是样本太多的时候,就可以做增强学习,就是我给我的少样本增加噪音.但是由于我…