HTML-CSS-JaveScript-PHP-MySQL的学习顺序

本文为有意成为前端工程师的学习者提供了一条清晰的学习路径,从HTML、CSS的基础入手,逐步过渡到JavaScript及其高级应用,再深入到框架学习,如VUE,强调实战项目的重要性。

首先明确一下:

到底是要做个后端工程师还是前端工程师2.是打算多久就业。

如果是做前端工程师,学习路径是:HTML,CSS,JS,框架如果是后端工程师,MySQL,PHP啊,Java啊 都可以学如果走全栈,前端工程师可以学mysql,node,

也可以选择一门专业的后端语言,比如PHP,Java如果说,就是想早点就业,

阳叔建议是先把一个体系学下来,而不是都接触但是没法专精前端工程师(就业路线):HTML,CSS:建议到bilibili把免费的视频学下来就可以,

HTML+CSS基础课程-慕课网然后写一些实战小页面项目,

完成项目:百度前端技术学院

HTML/CSS所有项目JS初级:JS学习起来不会太轻松,JavaScript入门篇-JavaScript入门视频教程-,然后就是做一些经典题目,如轮播图等

完成项目:百度前端技术学院 

JavaScript 前三个项目JS高级:JavaScript进阶篇_JavaScript视频教程

完成项目:百度前端技术学院

JavaScript全部Ajax:与后端交互数据,这个通过实战项目熟练下,这个就属于类似公司的真实开发了VUE框架学习:VUE的话 相对于react,ng,都比较适合初学者,因为现在就业公司会要求熟练使用框架,推荐VUE框架,还是同样要做项目实战。完成项目:去哪网,饿了么1.0视频观看改造成2.0,思维提升。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值