<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[WuJun_20的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; WuJun_20]]></copyright><item><title><![CDATA[我的2023届秋招之旅]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/127575608</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/127575608</guid><author>WuJun_20</author><pubDate>Fri, 28 Oct 2022 17:23:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[写作目的：秋招马上结束了，自己还有在面试流程中的，但是想着先记录一下2023年互联网寒冬下的秋招历程，不构成建议和意见，，去年此时：卧槽，小米保底    今年此刻：卧槽，终于有面试了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Oracle存储过程编写与调用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/122279687</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/122279687</guid><author>WuJun_20</author><pubDate>Wed, 05 Jan 2022 16:20:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[编写规范的Oracle存储过程并调用，适用于ERP行业的从业者，互联网公司千万别写存储过程。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用@JsonDeserialize注解，自定义反序列化规则]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/122058451</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/122058451</guid><author>WuJun_20</author><pubDate>Wed, 22 Dec 2021 11:21:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[JSON自定义反序列化]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python根据EXCEL生成ORACLE建表SQL]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/121912554</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/121912554</guid><author>WuJun_20</author><pubDate>Mon, 13 Dec 2021 21:09:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录写在前面正文需求具体实现1. 公司建表规范SQL展示2. Excel设计3. 生成过程小结

写在前面

个人博客首页
注：学习交流使用！


正文
需求
最近转到新的项目组，开发经理根据需求创建了表的word版本，由于一个表字段就几十个，手动去写sql太麻烦了，就想着好久没用python了，写个脚本生成一下，给自己加点活儿！
具体实现
1. 公司建表规范SQL展示
declare
	TABLE_EXISTS EXCEPTION;
	PRAGMA EXCEPTION_INIT (TABLE_EXISTS]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习实战 —— 决策树（完整代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/107825065</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/107825065</guid><author>WuJun_20</author><pubDate>Wed, 05 Aug 2020 21:04:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器学习实战  —— 决策树]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【深度学习】第二阶段 —— 第三课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/107601406</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/107601406</guid><author>WuJun_20</author><pubDate>Sun, 26 Jul 2020 22:50:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[声明： 此笔记为吴恩达(Andrew Ng)的深度学习课程学习后的总结，会根据自己的学习进度更新,离上次更新晚了很久，学完前三个课程停了下来，回头肝机器学习的基础了。

调优(Hyperparameter tuning)

1.调试处理（Tuning process）

其中红色的α\alphaα是最重要的参数，橙色的β,&nbsp;hidden&nbsp;units,&nbsp;learning&nbsp;rate&nbsp;decay\beta ,\ hidden \ units, \ learnin.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[有道云笔记如何设置图片居中！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/106302950</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/106302950</guid><author>WuJun_20</author><pubDate>Sat, 23 May 2020 17:11:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[关于"有道云笔记"如何设置图片居中！！！

在做笔记的时候，加入图片后，一直靠左，无法居中的解决办法！
	&lt;center&gt;&lt;img src=" "&gt;&lt;/center&gt;

我目前只知道了这一种办法，让其居中，插入html段用div也还是无法居中，我不知道有道云到底对markdown和html的支持到什么程度，反正用的很烦。
例如：


如果有其他图片居中办法，评论区见！

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【深度学习】第二阶段 —— 第二课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/105289777</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/105289777</guid><author>WuJun_20</author><pubDate>Fri, 03 Apr 2020 11:51:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[声明： 此笔记为吴恩达(Andrew Ng)的深度学习课程学习后的总结，会根据自己的学习进度更新。

优化算法


Mini-batch梯度下降法

巨大数据集中一个个数据迭代费事太久，将数据集分为更多的小组（例如：500百万个数据分为5000组一组一千个），对每个组进行迭代
梯度下降中cost的变化图如下：

如何去选择你的mini-batch的大小：
① 当你的mini-batch大小等于样...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【深度学习】第二阶段 —— 第一课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/105023876</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/105023876</guid><author>WuJun_20</author><pubDate>Sun, 22 Mar 2020 11:00:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[声明： 此笔记为吴恩达(Andrew Ng)的深度学习课程学习后的总结，会根据自己的学习进度更新。

深度学习的实用层面（ Setting up your ML application）
1.Train/dev/test sets

Applied ML is a highly iterative proess(需要不断的调整并迭代，如下图)




Train/dev/test sets(关于...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【深度学习】第一阶段 —— 第四课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/104837728</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/104837728</guid><author>WuJun_20</author><pubDate>Fri, 13 Mar 2020 11:52:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[声明： 此笔记为吴恩达(Andrew Ng)的深度学习课程学习后的总结，会根据自己的学习进度更新。

深度神经网络
What is a deep neural network?

Deep neural network notation

l=4(layers) l = 4 \tag{layers}l=4(layers)
n[l](units&nbsp;in&nbsp;layer&nbsp;l)...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【深度学习】第一阶段 —— 第三课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/104715366</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/104715366</guid><author>WuJun_20</author><pubDate>Sun, 08 Mar 2020 20:15:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[浅层神经网络
What’s a Nerual Network?

1.多层神经网络计算过程表示
用  [ ] 的上标来表示所在层的参数
            #两层神经网络的计算过程
               for i = 1 to m : 

z[1](i)=W[1]x(i)+b[1]z^{[1](i)}=W^[1]x^{(i)}+b^{[1]}z[1](i)=W[1]x(i)+b[1]...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【深度学习】第一阶段 —— 第二课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/104715121</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/104715121</guid><author>WuJun_20</author><pubDate>Sat, 07 Mar 2020 15:29:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[神经网络基础

公式推导以及解释]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【深度学习】第一阶段 —— 第一课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/104714957</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WuJun_20/article/details/104714957</guid><author>WuJun_20</author><pubDate>Sat, 07 Mar 2020 15:28:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[概述
什么是深度学习?
神经网络

房价预测的简单神经网络

三个“栗子”

监督学习（Supervised Learning）

Structed Data(eg. numbers…)
Unstructed Data(eg. image audio…)



为什么深度学习近些年兴起


神经网络复杂规模、数据规模...的增大

...]]></description><category></category></item></channel></rss>