每天一个小坑(持续更新)

2025/04/23

问题:docker 环境 js new Date().getTime()的时区问题

分析:Docker容器默认使用UTC时区,这可能导致应用显示的时间与本地时区不符。

解决方案:设置Docker容器的时区(挂载宿主机的时区文件或设置环境变量)

2025/02/14

pkg打包报错:> Warning Failed to make bytecode node16-x64 for file C:\snapshot\getAGVState\node_modules\axios\lib\utils.js

解决方案:"axios": "0.27.2"

参考:Warning Failed to make bytecode node16-x64 · Issue #1822 · vercel/pkg · GitHub

2024/12/14

公钥字符串,遵循特定的编码格式,如 PEM(Privacy Enhanced Mail),这种格式使用了Base64编码,并且包含了换行符和特定的开始与结束标记。

-----BEGIN PUBLIC KEY-----
MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAxV5ZdU2Lq1b7cNvPfzZy
...
(中间有多行Base64编码的数据)
...
XWmJtM3u1hZp0CgEYz9sDQIDAQAB
-----END PUBLIC KEY-----

保存到数据库的时候很容易发生格式错误:

-----BEGIN PUBLIC KEY-----
        MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAxV5ZdU2Lq1b7cNvPfzZy
        ...
        (中间有多行Base64编码的数据)
        ...
        XWmJtM3u1hZp0CgEYz9sDQIDAQAB
        -----END PUBLIC KEY-----
        

解决方案: 

E'-----BEGIN PUBLIC KEY-----\nMIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAxV5ZdU2Lq1b7cNvPfzZy\n...\n(中间有多行Base64编码的数据)\n...\nXWmJtM3u1hZp0CgEYz9sDQIDAQAB\n-----END PUBLIC KEY-----'

2024/11/13

nginx: 503 Service Temporarily Unavailable

检查后端服务状态

2024/10/23

sh脚本 进行字符串比较的标准书写

2022/02/17

场景:用户调用接口时,显示参数 is required,但是其实参数是有的

解答:nodejs的Express框架中的body-parser中间件可以解析Content-Type请求头的application/x-www-form-urlencoded,applicaion/json两种类型的值。当Content-Type的值为这两种类型时,提交上来的内容会被自动解析并放入req.body中;当Content-Type的值为multipart/form-data,text/plain时,提交的内容不会被自动解析,此时req.body为{};

场景:打包后,前端调用不了后端

解答:前后端打包时的端口配置不一样

2022/07/26

场景:用 http-proxy-middleware 配置代理时报错: proxy is not a function

解答:新版本引用方式不同

const { createProxyMiddleware } = require("http-proxy-middleware");
module.exports = function (app) {
    app.use(
        "/api",
        createProxyMiddleware(
            {
                target: "http://localhost:3001",
                changeOrigin: true,
                pathRewrite: {
                    "/api": ""
                }
            }
        )
    );
};

2022/08/01

场景:下载的url #之后的字符读不到了

解答:# 属于特殊字符,可用 %23 代替,更多特殊字符详见 HTML URL 编码参考手册

<think>好的,用户之前问过如何成为AI大模型工程师,现在他作为一个零基础的小白,想了解如何成为AI训练师,有什么自学方法。我需要调整之前的回答,使其更基础,更符合初学者的需求。 首先,用户是零基础,所以之前的进阶内容可能不太适合。需要从最基础的开始,比如数学基础、编程入门,再到机器学习和深度学习的初级概念。还要强调学习路径的阶段性和时间安排,让他有明确的步骤。 然后,用户提到“AI训练师”,这可能更侧重于模型的训练和调优,而不仅仅是理论。因此,需要包括实际项目和实践工具,比如Kaggle、Hugging Face等平台,帮助他积累经验。 另外,用户可能需要更多的资源推荐,比如适合初学者的书籍、在线课程和社区。需要确保推荐的资源是容易理解的,避免过于学术化的内容。 还要考虑用户的自学能力,建议分阶段学习,每个阶段设定明确的目标,比如先掌握Python,再学习数据处理,逐步深入。同时,强调实践的重要性,通过项目来巩固知识。 可能还需要解释一些术语,比如监督学习、无监督学习,用简单的例子说明,帮助用户理解。例如,分类和回归问题,或者聚类算法的应用。 最后,鼓励用户持续学习和参与社区,保持动力。提醒他遇到问题时的解决方法,比如查阅文档、参加论坛讨论等。</think>以下是为零基础学习者设计的AI训练师自学路线,分为**核心知识构建**、**技能突破**和**实战升级**三个阶段,特别注重可操作性: --- ### 零基础起步阶段(2-3个月) #### 🌱 知识地基搭建 1. **编程入门(每天1小时)** - 安装Python环境(推荐Anaconda) - 掌握基础语法:变量`a = 5`、循环`for i in range(10):`、函数`def add(x,y):` - 完成《Python Crash Course》前10章练习 2. **数学扫盲(配合代码理解)** - 用NumPy实现基础线性代数: ```python import numpy as np A = np.array([[1,2],[3,4]]) print(A.T) # 转置操作 ``` - 通过案例理解概率:用`matplotlib`绘制正态分布曲线 #### 🛠️ 工具初探 - 使用Jupyter Notebook完成第一个数据分析项目 - 在Kaggle注册账号,下载Titanic数据集练手 --- ### 技能突破阶段(4-6个月) #### 📊 机器学习实战 1. **经典算法手推(每周掌握1种)** - 线性回归:推导公式$y = wx + b$,用梯度下降更新参数 - 决策树:手动计算信息增益$IG(D_p) = I(D_p) - \frac{N_{left}}{N_p}I(D_{left}) - \frac{N_{right}}{N_p}I(D_{right})$ 2. **Sklearn实战模板** ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) model.fit(X_train, y_train) print(f"准确率:{model.score(X_test, y_test):.2%}") ``` #### 🧠 深度学习入门 1. **用Keras搭建第一个神经网络** ```python from keras.models import Sequential model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)), Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy') ``` 2. **可视化工具实践** - 使用TensorBoard观察损失曲线 - 用Grad-CAM可视化CNN关注区域 --- ### 实战升级阶段(6个月+) #### 🚀 工业级项目演练 1. **完整项目流程实践** - 数据清洗:处理缺失值`df.fillna(method='ffill')` - 特征工程:用PCA降维`from sklearn.decomposition import PCA` - 模型部署:用Flask创建API接口 2. **大模型初体验** - 使用Hugging Face快速微调: ```python from transformers import pipeline classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased") print(classifier("This movie is awesome!")) ``` #### 🔧 避坑指南 - **梯度消失**:使用ReLU激活函数代替Sigmoid - **过拟合**:添加Dropout层`tf.keras.layers.Dropout(0.5)` - **显存不足**:启用混合精度训练`tf.keras.mixed_precision.set_global_policy('mixed_float16')` --- ### 小白学习包推荐 | 学习类型 | 推荐资源 | 特点 | |---------|----------|------| | **视频课** | 吴恩达《机器学习》 | 配套编程作业,保姆级推导 | | **书籍** | 《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》 | 代码即学即用 | | **平台** | Kaggle Learn | 免费交互式教程 | | **社区** | 和鲸社区(中文) | 有完整项目流程模板 | --- ### 关键成长策略 1. **建立学习飞轮**:学完每个知识点立即用`colab.research.google.com`写demo 2. **创造学习痕迹**:在GitHub创建仓库记录每日代码片段 3. **加入学习社群**:Datawhale/AI研习社的组队学习活动 建议每天保持2小时有效学习(可拆分为:30分钟理论学习+1小时代码实践+30分钟错题复盘)。遇到难点时,记住这个学习循环:**看文档→写简化版代码→看源码实现→写注释→教别人**。
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