从菜鸟到专家的五步编程语言学习法

Mybatis使用collection映射一对多关系查询导致的分页问题 问题描述: 实体类有文章,标签。一篇文章有多个标签 对应的数据库表有m_blog,m_tag和m_blog_tag BlogMapper如下: <resultMap id="blog_tag" type="com.fanta.entity.Blog"> <result property="bid" column="bid"/> <result property="user_id" column="user_id"/> 阅读详情
摘要:Mark Lassoff是一位高级技术培训师,从事培训工作已有10余年。他培训的客户包括美国国防部、Lockheed Martin等。在多年的培训生涯中,他总结了一些如何快速学习一门语言的技巧,这些技巧非常简单,但是却让人受益匪浅。

我已经从事10年的技术培训工作,一直教人如何编程。这些人包括学生、已经走上工作岗位的开发人员。在多年的工作生涯中,我注意到一些正确/错误学习编程语言的方式,下面我分享一些正确学习语言的5种技巧,虽然它们看起来都很浅显,但只要你认真执行,绝对会有很大效果和提升。

1.了解语言背后的“哲学”

我在初次学习Java时,觉得它即冗长又存在不必要的复杂。那时,我还不是个经验的程序员,并且习惯使用C来编码。Java是一门伟大的语言,但我并不能体会其中的精华——甚至是它的用途,因为我无法理解Java的面向对象原理。

后来,我在德克萨斯大学奥斯汀分校的Browne博士课堂上理解了面向对象方法,并采用它进行计算机科学编程。这对我更好地理解Java的核心思想以及编程方法起了非常大作用。

如今已有成千上万个编程语言,不同的编程语言解决和优化不同类型的编程问题,并且在计算机系统中处于不同的级别。而你需要做的是了解你所学语言是什么、目标。理解是至关重要的,然后运用它来解决实际问题。

2.亲自输入所有的代码实例

话说,实践是检验真理的唯一标准。学习一门语言,除了知道其中的原理外,最快的学习方法莫过于实践,编写代码,远远大于读书或看视频所产生的效果。输入代码并且让它们运行起来是学习一门语言至关重要的一步。即使你对该们语言是完全陌生的,在编写的时候你也会发现它们的语法结构,渐渐明白其中的含义。

在编写的过程中,你肯定会犯错,发现错误并纠正它,这个过程也是不可忽视的,错误越多,你就会花更多的心思研究,这样理解就会越加深刻。

3.更进一步

无论是做实验还是练习,都尝试着更进一步地了解与学习。经常这样做将会给你带来无穷的收获,驱使你不断查阅所学语言相关资料。这样做有两大优势:第一,学习该语言的文档结构并熟悉它;第二,加深概念,帮你解决一些细小问题。

例如,你正在听一堂学习如何使用HTML5和JavaScript制作音频的课,那么你应该进一步问问自己:“该如何控制音量呢?”解决这个问题后,你就可以更加深入的掌握代码。

4.通过许多小例子学习——而不是大项目

在多年的培训中,我一直把重点放在客户端的网络语言上,比如Java以及后来的移动开发。在课堂上,每节课都会有相应的课件,每个课件都会演示些例子,最后把这些例子组合成一个项目。在早期常会犯这样的错误,没有进行相互隔离。

其实,采用隔离的方式学习各种语言技能是很重要的。比起学习个人技能,集成是个更复杂的过程。在你对一门语言有了坚实的基础后,集成确实是最好的学习方式,否则很有可能会混淆概念。

5.让程序运行

一定要让程序跑起来。即使出现多个bug,也要认真调试,直到能够正确运行。想要打开一扇门,则必须要关闭一扇门。当你学习一门新的语言技能时,肯定希望以后能有较高的技能水平。有时,你很容易放弃或者跳过某个小缺陷,使该问题一直处于悬而未决的状态——这样做很危险。

除此之外,没有比这个更兴奋的事情了——第一次看到自己编写的应用程序跑起来。

MyBatis注解实现一对多关系映射实战 在构建基于MyBatis的Java应用时,实体类的设计是连接数据库与业务逻辑的关键桥梁。良好的实体类结构不仅有助于提升代码的可读性和可维护性,还能有效支持复杂的一对多关系映射。本章将从实体类与数据库表的基本映射规则出发,逐步深入到一对多关系中的对象引用与集合属性设计,最后探讨属性类型与数据库字段的转换机制,以及如何使用注解方式对实体类属性进行标注,以支持MyBatis的注解配置。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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