最近学习工作路线

最新推荐文章于 2025-12-02 09:54:47 发布
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#工作 #prototype #orm #jquery #soa #ajax

首先把varshop做完，这是一个对现有网上商城进行功能加强的系统，总体感觉来说还是不困难的，框架已经有了，页面不需要设计，主要实现业务逻辑和Ajax显示数据。

TEAM LEADER要我忙完这个系统后，可以着手做基础控件，然后熟悉工作流，再对现有的系统进行整合和重构，最终目的是实现企业软件的SOA架构，使软件的复 用粒度达到服务级别。做出的控件能够傻瓜化且很快的创建简单的数据显示、查询页面。我们这个部门涉及的事务比较杂，如财务，人力资源管理，销售流程，编程 只是基础工具，要熟悉业务，培养系统设计能力才行，否则仅仅编码的话，就没有很强的竞争力。

从同事那里发现一套很好看的通用数据验证控件validation.js，功能外观都不错。基于prototype，国内有高手进行了汉化并加强了功能，详情参考：http://badqiu.javaeye.com/blog/30962
除了prototype还有一套js库jQuery，官方网址是http://jquery.com/。感觉比Prototype简单些，有兴趣可以研究下。

数据访问层到底用dbhelper还是ORM这是个问题，看看这篇文章《我们是否需要ORM》也许明白些了。
附加：园内ORM讨论的经典文章及评论

 
C/C++学习路线总结与分享
dvlinker的技术专栏
10-07 11万+
C/C++学习路线总结与分享
2024 AI 人工智能完整学习路线表
AI天才研究院
09-14 3622
本阶段讲解，人工智能的应用，人工智能的工作流程、基本概念，人工智能的任务和本质，KNN最近邻算法。本阶段讲解，python基础语法，Numpy科学计算模块，Pandas数据分析模块，Matplotlib和Seaborn数据可视化模块。本阶段讲解，微积分基础，线性代数基础，多元函数微分学，线性代数高级，概率论，最优化。本阶段讲解，多元线性回归，梯度下降法，归一化，正则化，Lasso回归，Ridge回归，多项式回归。
Android学习路线指南
热门推荐
singwhatiwanna
11-01 25万+
前言 看到一篇文章中提到“最近几年国内的初级Android程序员已经很多了，但是中高级的Android技术人才仍然稀缺“，这的确不假，从我在百度所进行的一些面试来看，找一个适合的高级Android工程师的确不容易，一般需要进行大量的面试才能挑选出一个比较满意的。为什么中高级Android程序员不多呢？这是一个问题，我不好回答，但是我想写一篇文章来描述下Android的学习路线，期望可以帮助更多的...
计算机视觉学习路线
weixin_45710581的博客
09-16 2023
Python 是计算机视觉领域广泛使用的编程语言，因其简洁易读和丰富的库支持而受到青睐。计算机视觉的许多任务都依赖于机器学习技术，特别是深度学习。了解机器学习的基本概念和算法对于进一步学习计算机视觉至关重要。深度学习是现代计算机视觉的核心技术，特别是卷积神经网络（CNN）的应用。图像处理是计算机视觉的基础，通过操作像素来实现图像的优化与分析。在掌握核心任务后，可以进一步学习计算机视觉中的一些高级应用。在计算机视觉中，特征提取是理解图像内容的关键步骤。在掌握基础后，可以深入学习计算机视觉中的核心任务。
嵌入式学习路线
叫好与叫座虽然不是对立面，但想在同一个作品中达到双重效果很难。
09-07 3137
嵌入式即嵌入式系统，IEEE（美国电气和电子工程师协会）对其定义是用于控制、监视或者辅助操作机器和设备的装置，是一种专用的计算机系统。国内普遍认同的嵌入式系统定义是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗等严格要求的专用计算机系统。从应用对象上加以定义来说，嵌入式系统是软件和硬件的综合体，还可以涵盖机械等附属装置。嵌入式系统作为装置或设备的一部分，它是一个控制程序存储在ROM中的嵌入式处理器控制板。事实上，所有带有数字接口的设备。
Java的学习路线（非常完整）
weixin_64308540的博客
11-04 1万+
非常完整的Java学习路线？还在Java学习路上迷茫的你？确定不点进来看看？？
PHP程序员的学习路线
铁柱的博客
10-29 3294
最近刚好有一个同学对编程很有兴趣，所以前来询问我该如何学习，从哪一步学起。刚好我自己也想总结一下，也是给他，也是检验一下自己，看看自己的学习之路是否正确。一、入门篇1、关于编辑器（1）我们要学习编程。那么编辑器是少不了的。我建议是使用phpstorm编辑器。这个编辑器很方便，而且能应付大型项目，对以后也有好处。具体的可以百度一下教程。（2）下载好之后，先根据教程安装，然后可以摸索下怎么‘’新建文件、
蓝桥杯备赛学习路线分享
m0_74356154的博客
05-10 9799
我参加的是第十四届蓝桥杯c++组，最近几年蓝桥杯的题目难度提升了很多，国赛的难度已经可以和acm相提并论了。所以准备这个比赛之前还是要做好一定心理准备，准备这个比赛大概要花2~3个高数的时间来学，算法竞赛都不容易。刚开始报名这个比赛的时候我也很迷茫，没有找到一个平滑的学习路径，导致踩了很多坑，所以我想通过这篇文章来分享一下我的备赛学习路线指南，给有需要的同学一点帮助，帮同学们避避坑。
视觉SLAM学习路线
极客园地
01-01 5910
导师让我了解SLAM，SLAM原本是比较小众的方向，最近自动驾驶火起来，做这个SLAM的人也多了，反过来也会推动机器人感知的发展。希望未来学成的时候，能赶上机器人大规模普及，就业一片蓝海。关于视觉SLAM我感觉学习成本高、科研选题难和行业壁垒高，但是充满挑战不是很有意思嘛。 学SLAM方向跟motion planning科研都不好做，而且都很吃数学基础。学习难度的话，planning可能教程更多一点，SLAM相较于planning要小众一些，教程也相对较少，所以在学习《视觉SLAM十四讲》整理一些自己的理解
深度学习：学习路线与规划
hello world
07-05 1万+
深度学习路线记录
精选资源
机器学习知识点总结，包括机器学习路线、机器学习算法、机器学习处理流程等
08-27
有监督学习的算法有线性回归、逻辑回归、分类回归树、朴素贝叶斯、K 最近邻算法等。这类算法用于解决分类问题和回归问题。无监督学习的算法有 Apriori 算法、K-means 算法、PCA 主成分分析等。这类算法用于解决关联...
Android学习最佳路线
2401_84121871的博客
04-23 1012
动画系列：熟悉View动画和属性动画的不同点，懂属性动画的工作原理；懂性能优化、熟悉mat等工具懂点常见的设计模式##学习方法阅读进阶书籍，阅读Android源码，阅读官方文档并尝试自己写相关的技术文章，需要有一定技术深度和自我思考。在这个阶段的学习过程中，有2个点是比较困扰大家的，一个是阅读源码，另一个是自定义View以及滑动冲突。如何阅读源码呢？这是个头疼的问题，但是源码必须要读。阅读源码的时候不要深入代码细节不可自拔，要关注代码的流程并尽量挖掘出对应用层开发有用的结论。
AJAX XML：深入解析与实际应用
wjs2024的博客
11-29 328
AJAX是一种基于JavaScript的技术，它允许网页在不重新加载整个页面的情况下与服务器进行交互。通过AJAX，网页可以异步地发送请求并接收响应，从而实现动态更新网页内容。XML是一种标记语言，用于存储和传输数据。可扩展性：XML允许用户自定义标签，以适应不同的数据结构。自描述性：XML文档包含有关数据结构的元数据，便于解析和解释。跨平台：XML支持多种操作系统和编程语言。AJAX和XML作为实现动态网页的关键技术，在网页开发中具有广泛的应用。
Ajax与Axios终极对比指南全方位对比解析
小伙伴们全都Lucky！
12-02 754
本文深入对比了Ajax和Axios两种HTTP请求技术。Ajax是基于XMLHttpRequest的原生技术集合，需要手动处理请求和响应；Axios是基于Promise的现代化封装，提供统一API和拦截器系统。两者在配置能力、错误处理、性能等方面存在差异：Ajax更底层但配置有限，Axios功能丰富但略有性能开销。文章通过代码示例展示了请求实现差异，并给出技术选型建议：学习阶段使用Ajax理解原理，项目开发推荐Axios提高效率。最终指出Ajax是技术基础，而Axios已成为现代化前端开发的事实标准。
Vue.js 与 Ajax（Axios）的集成与使用
froginwe11的博客
11-29 553
Vue.js 是一个渐进式 JavaScript 框架，它允许开发者使用简洁的模板语法来构建界面，同时使用组件系统来构建可重用的代码块。Vue.js 的核心库只关注视图层，易于上手，且可以与现有的库或现有项目无缝集成。Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种在不需要重新加载整个页面的情况下，与服务器交换数据和更新部分网页的技术。通过使用 Ajax，开发者可以创建更流畅、更快速的用户体验。
STM32+MAX7219数码管模块显示程序 SPI接口
12-02
提供了基于STM32F4xx系列的MAX7219数码管模块显示程序，通过SPI串行总线进行通信，使用库函数进行编程。经过实际测试，该程序能够正常驱动数码管进行显示。 特点 基于STM32F4xx系列MCU 使用SPI串行总线通信 采用库函数编程 实测能正常驱动MAX7219数码管模块显示
基于大疆M100无人机平台的自主导航与智能决策系统开发项目_该项目专注于在复杂动态环境中实现无人机的实时障碍物感知与规避以及高效全局与局部路径规划算法的集成与优化核心内容包括利.zip
12-02
基于大疆M100无人机平台的自主导航与智能决策系统开发项目_该项目专注于在复杂动态环境中实现无人机的实时障碍物感知与规避以及高效全局与局部路径规划算法的集成与优化核心内容包括利.zip
Turbo 码编码及解码仿真程序(Matlab)
12-02
Turbo 码编码及解码仿真程序(Matlab)
【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）
最新发布
12-02
内容概要：本文提出了一种基于记忆机制、进化算子和局部搜索策略的改进灰狼优化算法，并结合线性种群规模缩减策略以提升算法收敛速度与全局搜索能力。该算法通过引入记忆模块保存优质个体信息，利用进化算子增强种群多样性，同时采用局部搜索机制提高寻优精度，有效克服了传统灰狼算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤及关键参数设置，并提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现与应用。实验部分验证了改进算法在多个标准测试函数上的优越性能，展示了其在优化问题中的潜力。; 适合人群：具备一定智能优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事科研或工【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）程优化相关工作的研究生、科研人员及技术人员； 使用场景及目标：①解决复杂优化问题如函数优化、参数调优、工程设计优化等；②学习灰狼算法的改进思路与实现方法，掌握智能算法的性能提升策略； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注记忆机制、进化操作与局部搜索的融合方式，并通过实验对比分析改进策略的有效性。
rag学习路线
04-01
### RAG（检索增强生成）的学习路径与资源 #### 学习路径概述 对于初学者来说，可以从基础知识入手逐步深入。推荐从主流的大规模预训练模型开始熟悉，例如Llama系列[^1]，并进一步探索中文适配较好的模型如通义千问(Qwen)、百川(Baichuan)以及ChatGLM等。通过实际操作这些模型来理解提示工程技术(prompt engineering)，这有助于掌握如何构建有效的输入以获得高质量的回答。 接着可以转向更具体的领域——即基于文档的知识问答系统设计中的核心组件之一：RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术[^3]。此技术融合了传统信息检索方法和现代大型语言模型的能力，在处理特定主题查询时表现出色。 由于目前针对LLMs特别是RAG系统的专门书籍较少[^2]，因此主要依赖在线资料进行学习： #### 推荐教程与课程 - **官方文档与开源项目**: LangChain 是实现 RAG 的一个重要框架, 它提供了详细的指南帮助开发者搭建自己的应用实例. 可参考 “从零开始学langchain之搭建最小的RAG系统” 这类文章获取具体实践指导. - **社区分享和技术博客** : GitHub 上有许多优秀的个人贡献者会发布他们有关于如何设置完整的端到端解决方案的文章; 同样Stack Overflow 和 Medium 平台也是寻找解答疑惑的好地方. - **视频讲解** : YouTube上有不少专注于AI/ML教育频道定期更新相关内容包括但不限于理论解释加上实操演示录像可供观看模仿练习提升技能水平. #### 关键知识点解析 以下是几个需要重点理解和掌握的概念: 1. 文本分块策略 - 如何合理划分原始数据以便后续有效存储及高效查找匹配项.[^3] 2. 嵌入机制(embedding mechanism)- 使用何种算法将自然语言转化为数值表示形式从而便于计算机识别比较相似度. 3. 索引结构(indexing structure)- 构建什么样的数据组织方式能够支持快速定位最接近目标请求的相关片段. 4. Prompt 设计技巧 - 针对自己业务场景定制化编写引导词使得最终输出更加贴合需求预期效果.[^1] 5. 微调(finetuning)过程管理 - 如果必要的话调整原生大模型参数使其更好地服务于特殊用途场合下的表现优化工作流程安排. ```python from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS import torch def create_vectorstore(texts): embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2", device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') db = FAISS.from_texts(texts=texts, embedding=embeddings) return db ``` 上述代码展示了利用LangChain库创建向量数据库的一个简单例子，其中采用了Hugging Face提供的句子转换器作为嵌入工具，并选择了FAISS作为一种高效的近似最近邻搜索方案用于加速大规模集合内的成员间距离计算任务执行效率。 ---
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