java程序员找工作前需要准备的杀手锏有哪些?

混沌系统在图像加密中的应用(二维离散Hénon混沌映射) Hénon映射是一种二维离散时间动力系统,由美国数学家Michel Hénon在1976年引入。它是混沌动力系统中的经典模型之一,具有简单的形式和复杂的行为。 阅读详情

高考前,我们要练兵考试和集训。”临阵磨枪不快也光 ”,找工作前,我们也必须要花很多精力去完成一些必要的准备。 “不打无准备之仗”, 精心准备和训练会对你有相当正面的作用。

有人认为“找工作要靠能力”。这话没错,我要说的是,“临阵磨枪准备的内容也是能力的一部分”。 找工作其实是结果导向的一个事情,而不是过程导向。

小A和小B技术实力差不多, 小A经过精心的准备和策划,获得的机会显然要远远多于小B。也许一个机会,就能完全将小A的命运改变了。

1.职场的十大基本素质

大家进入职场前,非常有必要明白职场的一些基本要领。其实,道理都非常简单,甚至可以说是常识, 关键是我们能否执行下去。很多人不明白这些基本的道理,几年下来,坏的行为固化成习惯,习惯进一步融入到命运,最后很悲惨的成为人人鄙视的loser。所以,我希望大家从看到这篇文章起,就遵守这样的行为准则,你将会在职场中很快迎来自己的好运。

①着装整洁、个人卫生合格

这个都不能算作职场素质,应该是做人的素质。每天逢头垢面出门、指甲里面都是污垢、身体有异味,如何让别人觉得你是个靠谱的人?千万不要跟我说,你不拘小节。不拘小节是谦词,别人可以给你面子这么说你,但你不能这么说自己。每天出门前,男士花十分钟打理一下自己,穿一身干净的衣服。你可以没有阿玛尼,穿地摊货都可以,关键是干净整洁。干净整洁、形象良好,马上可以让人对你的印象提高N个档次。

记得几年前,一个学员过来找我,说:“老师,我面试了好多家了。为什么都是几分钟就被人打发了”。我极其惊讶地看着他,N天没有洗澡,乱糟糟的头发,满脸油腻,“逢头垢面”就是形容他的。那时候是夏天,估计N天没洗澡,一股异味。基本上我可以断定,这个哥们的处境。第一、没朋友,无论男女。没有人会愿意跟他呆的距离在1米以内,那真是一种折磨。第二、没前途。不知道哪个瞎眼的面试官会要他?于是,我很残忍的告诉他现在的处境。

我问他:“你个人卫生是不是太差了。这个仪表,人家跟你说十分钟都是给你天大的面子了”。他说:“我知道卫生有点差。但我觉得别人不会那么庸俗的,应该更多的关注我的技术和我的人品”。

我说:”大家时间都很有限,都很忙。第一、跟你技术水平相当的人多得是,没必要花时间透过你这个外表去琢磨你的内在。第二、你太自我为中心了。别人应该关注你的内在,你怎么不说,你应该改改你的外在?连基本外在卫生都没有,你还能做什么?“。

他仍然固执:”讲卫生很简单,我每天花点时间整理一下就行了。但是…“。

我打断他的话:”先回去洗个澡,换身干净的衣服。你这样的仪表,第一、不尊重你自己。第二。不尊重别人。不说工作了,你这样怎么找女朋友?想改变你的处境,先改变你的仪表,改变你的行为。以后,每天早上花十分钟整理一下自己,不然,你完蛋了“

后来,就没再来找我。一年后,我收到一个短信:“高老师,感谢你的醍醐灌顶。以前,太自以为是,以为世界都是围绕我的。那天回去后,我就真的“洗心革面”了,每天早上整理一下外表,都不用十分钟,五分钟就够了。后来,我再面试只花了一周时间就上班了。这一年里,收获很大,也有了女朋友,也有了很多男性朋友,整个人生都感觉改变了。再次谢谢您的直言不讳”。

②有正常的交流习惯

一个正常的交流习惯也是及其重要的。正常的交流习惯有如下五点:

1.不打断对方说话

这是对别人最基本的尊重,把话让别人讲完,也是最基本的礼貌。

2.说话时,盯着对方的眼睛。眼神坚定,不飘忽

眼睛是心灵的窗户。跟人交流时,千万不要边说话,眼睛边四处看。要紧盯着对方的眼睛,如果你实在不好意思,可以盯着鼻梁看。盯着鼻梁,在对方看来也是盯着眼睛的,效果差不多。

3.说话时,语气不拖拉。

说话语气肯定,有自信,千万不要嗯嗯啊啊。

4.没有小动作,但可以适当增加手势

抖腿、搓手、动手碰别人这都是不礼貌的习惯。交流时,不要有这些不良动作,但是可以适当增加手势,让你的交流更顺畅。

5. 表情放松,多一些微笑

不要将跟别人的交流搞得太过正式,放松一些,多一些微笑。

③准时,不迟到

一个没有时间观念的人,怎么可能做好事情?因此,面试不迟到、约会不迟到,这都是最基本的礼仪。而且,所有的面试、约会最好保证提前十分钟到达。

但是,万一发生了迟到的状况,怎么办?万一由于堵车等原因迟到,要立刻打电话联系对方,告知对方原因,并表示抱歉。

④领导不下班,你也不走

对于初入职场的你来说,非常有必要让领导看到你的工作态度。你可以工作做的慢,但是态度必须端正,至少要让领导觉得你是可造之材而不是烂泥。

如果你的直接上级仍然在加班工作,你非常有必要保持同步。如果能帮上忙,可以上前问问有没有需要你做的事情。如果暂时帮不上忙,可以坐在电脑前学习一些专业性的知识。能做到这一点的人,其实真的不多。做到了,也基本就可以奠定你工作认真、愿意付出的形象,为以后创造更多的机会打下基础。

⑤和周围的同事打成一片

多跟同事交流、打成一片,是职场最基本的规矩。这在平时工作和休息时,一定要多注意不能落单。最典型的:中午午餐时间,一定跟同事们一起吃饭,不要落单。

⑥有困难,就马上寻求帮助

工作中遇到问题,自己通过查资料无法解决。立刻寻求同事帮忙,千万不要因为不好意思开口而耽误工作时间,影响公司整体的工作进度。

⑦有责任心、事情到我这里结束

基本的责任心及其重要!千万不要以分工清楚、不是我的事情作为推脱的借口。在大公司,分工过细是事实,但是你也经常需要参与工作之外的事情。在中小企业就更不用说了。事情到你这里,你能把他解决掉,本身就是能力的锻炼和提升,是让自己升值的机会。如果,你把它推脱开,不仅丧失了锻炼的机会,也让别人看到了你的态度,看清了你的前途。

以前遇到过一个“搬椅子”的小事情。一次开会,会议室少五把椅子,老板已经坐下,说:“多了5个人,少5把椅子”。负责安排会议的人竟然问:“让我去搬吗?”他也许是想说,我是个女孩哎,搬不动。也许是想说,我是个经理哎,让我去搬椅子,多没面子。总之,他说了这5个字。老板一脸错愕,没说什么。一周后,这个女孩辞职走人。

工作中,你碰到了就是你的事情。解决的事情越多,你得到的锻炼机会越多,你的能力就越强,还怕没有升职和发展的机会吗?

很遗憾的是,工作中很大一部分都是责任心缺失的人。这也很幸运,这些无责任心的人会让出很多的机会给你。一定要相信,你有没有责任心,你的上级、你的女朋友一定能第一时间知道。

⑧学习的心态对待同事和上级、包容的心态对待同事和下级

“懂得配合才能有领导力、才能有协作力”,对待你的上级一定要抱着学习的态度。他能做到这个位置,肯定有过人之处、肯定有比你强的地方。把他这些优点学习到位,再进行改进,青出于蓝,你不就有机会了吗?

工作中,很多同事都会私下议论上级,觉得这个决定好傻、那个决定好呆。往往是由于下级和上级看问题的角度不一样导致的,“屁股决定脑袋”。那么,为什么不尝试配合一下领导的决定看看到底行不行呢?或者,你觉得确实有问题,完全可以私下跟领导说说你的感想。在企业中的人事关系要比政府关系简单的多,你私下有礼貌的提出来你的意见,往往还能博得上级的好感。

⑨忠诚

如果你不忠于你的公司,私下贪污公款、私下为其他公司牟利。一旦有这些行为,基本上你就为人所不齿了。在公司你肯定不会有好的前途,其他公司看你这样,无非就是利用一下你,但绝对不可能重用你。

永远不要以自己的小聪明耍弄你的上级和你的同事,这个世界,智商都差不多,谁比谁笨呀?你可以蒙他一次,两次,不可能蒙他三次、四次。就像你考试作弊一样,自以为很聪明,但如果你坐在讲台上监考,你就明白,下面的动作一览无余,更多的时候,只是老师不愿意去把你拎出来而已。

所以,职场上,忠诚是人的最基本的素养。

⑩办法总比问题多,积极的心态面对问题

工作中遇到问题,不要害怕。工作就是解决一个个问题呀!既然是问题,就有应对的办法。想尽办法,总能解决。不要遇到问题就牢骚满腹:“完蛋了。这绝对不能解决”。发牢骚的人,在公司里面不仅毫无价值,而且是负价值。

2.公司调研

对于你即将要面试的公司,一定要做到“知己知彼”,在面试前做充分的调研。这样既能让你在面试的时候与HR有充分的互动机会,也可以避免很多无良公司的“坑”。

做公司调研需要做到如下几个关键点:

1. 公司发展的历程

2. 公司的产品或者项目以及周期

3. 公司下一步的发展规划

4. 公司开发使用的技术架构

5. 公司跟开发有关的组织结构(开发部、测试部、运维部、产品部等)

3.项目调研

对于企业来说,会关注你大学期间成绩单呢,还是关注你的项目经验?答案显然是:项目经验。甚至在很多研究生复试时候,导师看到你的简历上写了很多项目经验,也会极大的增加你的分数。五年前,我的一个学生在尚学堂培训时的项目写在研究生复试简历上,被导师问了又问,最终被中科院计算所录取。这就是项目的力量。

因此,前期的项目准备会让你的简历更加丰富,赢得更多的机会。一个小小的机会也许就能完全改变你的命运。

对于项目调研,大家要避免误区。不是说,一定要将项目的商业源码搞到手,通读一遍才算是完成调研;也不是说,一定要把这个项目代码写一遍;其实,项目调研的本质是让你开阔眼界,增加和“面试官”的谈资。

项目调研最重要目的是要让你明白某个项目开发的流程、某个项目的内在逻辑,此类项目常见的问题,开阔眼界,最终真正理解项目开发的整体流程。

项目调研关键是要做到有心!现代互联网这么发达,任何资料都可以在网络上找到。我可以给大家提供各种项目调研的思路:

A. 打开各种网站,其实就是一个个项目。

B. 打开相关软件公司,下载他们软件的试用版,就可以去研究他的内在逻辑。

C. 下载各种app,也是一个个完整的项目。

D. 各种开源网站下载的项目,也可以作为研究的对象。

E. 大胆出去,参加一些创业、创意相关的活动。比如:中关村创业一条街的各种会议。

4.基础技术准备

就业前,大家需要将自己平时培训期间学习的技术捋一遍,全面复习一遍。临阵磨枪仍然是最重要的应急手段,面试前的准备就像高考前一样,越充分越好。

但是,需要记住如下两点:

1. 对于一些常见的面试和笔试问题,一定要反复练习,最好能背下来。

2. 对于一些工作和面试不常见的问题,记住结论即可,不要纠结。不要因为一些小概率的问题而浪费太多的时间。毕竟,任何人都没有必要有能力可以应对所有的问题,只要能应对常见的问题足以实现就业。

5.热门技术准备

软件行业技术更新较快,经常会出现新的技术。但是,这些技术通常不会马上应用于企业中,企业一般都会使用稳定和大众化的技术。所以,企业应用技术通常都有2-3年的滞后期。

身处软件开发第一线的人往往对新技术学习也会滞后,毕竟企业不用,大家还是不愿意多花时间和精力去学习。但是,作为程序猿往往对这些技术保留了极大的好奇心。绝大部分程序猿会心想:“等我有时间,我一定要学习一下”。

这种滞后性,就是刚进入软件行业的新人的机会。如果你是做IOS开发的,简历上写明会使用swift语言开发,就会引起一直使用Object-C开发项目的面试官极大的兴趣。如果你是做JAVA开发的,会使用微服务架构,了解大数据相关的技术,也会引起面试官较大的兴趣。而且,更有意思的是,你不需要精通这些新技术,只要了解即可。就能很快的引起面试官的兴趣,毕竟“好奇心”是程序猿最大的特点。

对于热门新技术的了解,可以明明白白的告诉对方,你就是一个喜欢技术、喜欢钻研的典型的程序猿。这会给你起到加薪加分的效果。” 1.5倍薪水定律”就会起到作用。

6.更高端技术准备

技术行业是一个非常干净的行业,付出和得到基本是正比关系,你不需要靠关系靠背景。作为程序猿,学习就是本能,学习跟你的薪水是成正比的!学习越多,薪水越高。作为一个专业的程序猿,必须做好进一步提升的准备。千万不能有已经到头的想法!一个二三十岁,刚入行的年轻人,如果产生了已经学够的想法,那说明你的前途也到尽头了!”观念决定行动,最终决定命运”。

对于本专业更加高端的技术,一定要保持学习的心态。即使,这些技术暂时用不到。对于开阔眼界,提高思维境界,应对面试都是极好的。掌握或了解本专业更高端的技术,加薪加分效果也很明显。“1.5倍薪水定律”效用也非常明显。

7.本专业之外的技术准备

很多人会以:“专业贵精不贵多”,“一招鲜吃遍天”,作为不学习其他技术的借口。这些话没有错,我也赞成这些话。但是,这些话不能作为不学习的理由。

一个学习安卓、IOS开发的程序猿当然最重要的就是掌握本专业的开发技能,但是如果你还了解后台服务器程序的开发,这就是你不同于普通程序猿的优势。

一个学习JAVAEE开发的程序猿,学好JAVAEE是最重要的,再了解大数据开发的知识、人工智能开发的知识, 也可以触类旁通, 让自己获得更多技巧。同时,在面试JAVAEE的时候,你竟然也懂大数据、懂人工智能(也许只是皮毛)?但也一定可以给你的面试加分。

知识面宽往往意味着好学,潜力巨大。经过两三年的磨练后,熟悉各种技术的你,必将迎来一次发展的机遇。为什么机遇一定会给你?显然,一般人是做不到这一点的。

我们有一个学员学完JAVAEE后,又学习了大数据开发,很多人说他:“好傻,你去公司只是做一份工作。学那么多干什么?“。但是,这些嘲笑他的人错了。这位学员三个月后,就成了公司项目的负责人,很简单,就是因为他JAVAEE会,大数据也会,公司正好需要两方面都懂的人。

“如果因为学习,别人说你傻”,我们只能回应:“别人笑我太疯癫,我笑他人看不穿”。这个社会,如果不能跟别人拼爹,那就只能跟别人拼头脑拼血汗了。

8.共同话题准备

面试你的人基本都是程序员,或者程序员出身,因此你们在对话中都可以找到很多共同话题。那么,为了让我们的面试充满各种“亮点”,对于共同话题的准备就相当有必要了。“用心去准备的面试,连面试官都会被你认真的态度打动;反过来说,如果连面试都不重视的人,我怎么相信你会对工作更有责任?”。

我们可以准备以下这些问题:

1. 是否曾经耗费几个小时甚至几天的时间来追踪一个顽固的bug?

2. 你有没有因为某个问题加班到半夜的经历?

3. 你喜欢某种编程语言的哪一点?

4. 经常访问哪个程序员的网站?

5. 你最喜欢看的编程类的书籍是什么?

6. 关于IDE,什么事最让你抓狂?

7. 精心准备几个能说明你技术能力的专业问题,在面试时尽量发挥出来。

9.自我模拟面试和对练

开始投递简历前,可以五人一组互相对练,进行角色扮演。分组练习的好处非常明显,可以让我们在非常短的时间里得到提升。分组练习的角色有:面试官、应聘者、旁观者。

分组练习的好处有:

1. 面试官面试别人可以体会如何设问,对方回答是否得体

2. 应聘者可以身临其境体验被面的过程。

3. 旁观者可以清晰的看到面试官的优缺点、应聘者的优缺点。加强学习,避免自己发生这些问题。

但是,也不能过多的训练。以每人各扮演两次角色(两次面试官、两次应聘者)为宜。然后,马上投递简历,开始实战!!

上面这些内容是你将来找面试java工作时需要注意的并且掌握的一些杀手锏,会帮你大大增加自信心和录取机会,也希望这些文字对你有所帮助!





接下来我要说的,是一些关于在学习java中需要注意的几点,算是一些学习建议,仅供参考:

如果你是零基础学习java的话,建议先自学一段时间,到B站上搜一些Java零基础入门的教程看看。

毕竟,自己本身就是初级或者零基础的,自己对软件了解的都不足够,跟着视频学,老师操作操作一步你就能看着他操作,这样心里更有谱。而且,一般网上的视频会附带着更多的资料,如源码、技术文档、讲解课件、安装工具等,这些资料不用自己在去网络上找了。

其次,跟着视频学能学的更好,知识体系更全,一般视频教程的内容是很丰富的,从浅入深,难度也是递增的,老师知道怎么教学生,老师有更多的经验。有些书籍只是把知识点列举出来,并没有自己的实际经验。

最后,如果你是初级程序员你跟着视频学老师可以告诉你在学习中可能遇到什么问题,或者老师会故意犯错,一起排查错误,能够帮你锻炼排查问题的能力,如果你看书是不具备的,如果你看书遇到问题了可能会找不出问题,或者会花很长的时间才能找到,遇到问题不能解决这是非常打击学习的积极性的。

下面这套Java零基础入门教程学习,里面不仅仅会讲解知识点,还有很多java项目可以练习,推荐一看:

Java300集零基础适合初学者视频教程_Java300集零基础教程_Java初学入门视频基础巩固教程_Java语言入门到精通

图标

实践是检验真理的唯一标准。学习编程一定要记得多动手写代码,视频只需要看一两遍即可。有很多同学不懂得如何学习编程,盲目无脑的一直刷视频看,但你看完视频后很快就会忘记,其实是在浪费你的时间。学习编程的主要目的是能做出好的互联网软件产品。这是一个需要动手的工作,所以我们学编程一定要注重动手写代码。而很多人学习编程都是只看视频,这样的学习方式是非常错误的,所以大家对于这点一定要牢记在心。

项目作品是展现我们水平的重要因素。我们在学完一个阶段后,一定要记得针对这个阶段去完成一个项目实战。真正能让我们印象深刻,加深理解的学习方式就是参与到项目的开发中。项目才能检验我们这个阶段到底学的怎么样,所以大家在学习的过程中切记项目的重要性,很多人学习Java最后却不能独立完成一个项目模块,如果你达不到这个水平,那么你是不可能找到Java开发工作的。

希望我的文章对你有所帮助!如有错误,请指教!

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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据结构要有准备,面试经常要手写code。[外链图片转存中…(img-8mKwFM8P-1716397087840)][外链图片转存中…(img-JxNRgHCe-1716397087840)][外链图片转存中…(img-w89Z5VRq-1716397087841)]

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