周记3

博主本周实现的小功能上线测试失败,线下测试正常,需下周请教他人解决。下周将迎来稍大项目。博主体验了项目从编码到上线的全过程,积累了经验。此外,做题练习较少,基础知识复习落后,需利用上班前时间学习,同时也要注意休息。

    这周过的真快,有些松懈,可能有点累吧。

    拉扯了一周,我实现的小功能终于上线了,在线上测试功能的时候,最终失败了,有bug,hhhh。周末也去看了看,但还是不太明白为什么会失败,因为线下测试的很正常,上线怎么就会失败呢,看来还得下周一去请教别人,再解决啊。下周估计也会来稍微大点的项目了,继续努力,加油学习干活。

    一个项目或者模块,从编码到上线,整个过程终于体验了全部,还有出bug。基本做到心中有数了,之后再做就会有经验了。希望做完下个项目,我的能力能更进一步。

    这周题目,做了12道,有点少,而且偏面试类型的题目。做题练习手感,还是不能停啊,必须得加油啊。发现上完班,确实时间就很少了,洗刷一下,再休息放松一下,做几道题,基本就得道睡觉时间了。看来学习的时间也得多抽出来啊,我一般去公司很早,所以,可以利用其这段时间,无论是学习公司业务,还是给自己充电,都是很有必要的。

   基础知识的复习落后了,必须得抓紧了,而且书得往深了看一些,能讲出自己的理解。压力也不能太大,该休息,还是要好好休息的。

   每天提醒自己要努力,坚持下去。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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