如何成为优秀的Web开发人才

Web开发十步走
本文介绍了成为一名合格Web开发者的十个步骤,从HTML入手,逐步学习服务器端脚本语言、SQL、CSS、JavaScript等关键技术,最后掌握Web框架,为从事Web开发打下坚实的基础。

第一步:学好HTML

HTML(超文本标记语言)是网页的核心,因此你首先 应该学好它,不要害怕,HTML很容易学习的,但也很容易误用,学懂容易要学精还得费点功夫,但学好HTML是成为Web开发人员的基本条件。

学习资源:

HTML Dog (http://htmldog.com/)

HTML入门指南 (http://www.w3.org/MarkUp/Guide/)

W3C HTML学习教程 (http://www.w3schools.com/html/)

第二步:学好服务器端脚本语言

服务器端脚本编程也是Web开发人员的基本功之一,你 只需挑选一个服务器端脚本语言,然后学好它,目前流行的服务器脚本语言有:

PHP (http://php.net/)

Python (http://www.python.org/)

Ruby (http://www.ruby-lang.org/en/)

第三步:学好SQL

要构建动态页面就必须使用到数据库,但这么多数据库产 品,该如何是好呢?别担心,它们都会遵循标准的SQL原则,学习SQL的资源包括:

W3C SQL学习教程 (http://www.w3schools.com/SQl/default.asp)

MySQL主页 (http://www.mysql.com/)

SQL维基百科 (http://en.wikipedia.org/wiki/SQL)

第四步:学好CSS

涉及到网页外观时,就需要学习CSS了,它可以帮你把 网页做得更美观。

学习资源:

HTML Dog (http://htmldog.com/)

CSS禅意花园 (http://www.csszengarden.com/)已有中文版图书。

第五步:学好JavaScript

今天大部分Web开发人员都喜欢使用 jQuery(http://jquery.com/),学习JavaScript的基本语法,以及如何使用JavaScript编程将会提高你的技能。

学习资源:

webmonkey.com上的JavaScript 学习资源 (http://www.webmonkey.com/tutorial/JavaScript_Tutorial)

W3C JavaScript学习教程 (http://www.w3schools.com/JS/default.asp)

第六步:学好正则表达式

虽然它并不像其它知识那么重要,但学习了正则表达式 后,如果使用得当将会节省你很多时间,从验证到高亮显示它够能帮到你。

第七步:学习一点Unix和Linux的基本知识

这并不是必须的,但知道一点Linux命令不会伤害到 你,或许你还不知道,大部分Web服务器都运行在Unix和Linux平台上,如果我是你,我会去学习一些基本的Linux命令的。

第八步:了解Web服务器

你不必在这上面花太多精力,但对Apache的基本配 置,.htaccess配置技巧有一些掌握的话,将来必定受益,而且这方面的知识学起来也相对容易,不会花多长时间。

第九步:熟悉版本控制系统的用法

熟悉使用一种优秀的版本控制系统将很有用处,你在实际 工作中就会发现精通一种版本控制系统是多么幸福。

第十步:学好Web框架

当你掌握了HTML,服务器端脚本语言,CSS和 JavaScript后,就应该找一个Web框架加快你的Web开发速度,使用框架可以节约你很多时间,如果你使用PHP,可选的框架有 CakePHP,CodeIgniter,Zend等,Python程序员喜欢使用Django和 webpy,Ruby程序员喜欢使用RoR。

怎么样,从最简单的HTML到Web框架,内容还是不 少吧,要想精通这里的每一样技术,都得下苦功夫才行。


转自:http://www.aq51.net/tj/540.html

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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