万丈高楼平地起——写在前面的话

国产麒麟系统下Kettle安装避坑指南:解决aarch64架构不兼容问题 本文针对在国产麒麟系统上安装Kettle时遇到的aarch64架构不兼容问题,提供了详细的解决方案。通过剖析错误根源,指导用户获取并放置正确的SWT库文件,并修改启动脚本,成功解决“平台不支持”的报错,确保ETL工具在ARM架构的国产化环境中顺利运行。 阅读详情

其实很久就注册了优快云,一直一来都将其作为百度百科来用。现在回想起来,觉得自己的执行力不够,学习不够自律,很多时候也不能够独立思考,没有养成一个好的学习习惯。这么好的平台,这么多有趣的同行,这么多大牛,却没有好好将其作为一个有效的学习工具,甚至感觉人生错过了几个亿。但所幸现在开始对自己所学知识在此平台总结还不算晚。

作为一个即将进入职场的半路出家的研究生,通过校园招聘糊里糊涂找到了一个工作。校招的经历是痛苦的,也是残酷的。校招之前,总是自我感觉良好,以为自己依靠着几篇paper就能斩获好工作。然而,事实却证明,没有夯实的基础和良好的心态是不可能找到满意理想的工作。更何况一个自动化专业,计算机类的很多课程都没有好好学习过。最初,对于找工作这件事也是不知深浅。找工作之前一直在一本数据结构和C++视频,也只是局限于将代码复制到VS,运行,看结果,甚至于结果错了就不会去认真调试,典型的不求甚解,不求为什么,也不怎么买书,感觉那就是一个任务,做完了就完了。果不其然,外加心态不稳定,真正校招笔试面试的时候,一问三不知。秋招,很多公司的笔试都难以通过,我完全可以想象当时的状态,坐在电脑面前面对着很多不知所云、一知半解的知识,不知东或西,而对于算法题,更是蜀道之难,难于上青天。即使笔试侥幸得以通过,如果面试官稍微问深一点,还是云里雾里,最后很多面试官对我的评价是paper不错,creativity不错,不过代coding 和基础太差了。也许是学校和运气的缘故吧,拿到了几个offer,尤其是目前这个offer。

多次错失良机,

第一次:大一下学期开始接触C语言,当时教授C语言的老师不是最好也是次好。每次周六上课,老师那铿锵有力的声音让人无不认真进入状态。当时也是听高届师兄师姐说,C语言很重要,好好学习C语言也是应该的,也是自我感觉良好,事实上编程题没有做好,后来的C语言考试六十多分吧(可能是老师送过的吧)。还记得老师说过一句话“指针是C语言的精髓,却没有时间讲”,还有一种误区就是“指针好难,搞不清楚”,就如高中的“物理好难,学不清楚”,活在他人的影响之下或许并不是你人生真正的姿态。对于C语言,通过刷题,在计算机二级考试中获得了高分,以致于在整个学院都以为我的编程能力了得,殊不知只不过是刷题和运气比较好,考试都是类似的题目。这也许就是这种考试的不合理性。本科往后,我几乎没有认真看过C语言,中间还有一门《软件基础》,那门课涵盖了《数据结构》、《数据库》、《软件工程》等计算机大部分课程的内容,我是没有真正听懂过,一学期都是云里雾里,外加这门课是选修课,并没有认真对待。

第二次:研一,实验室项目是基于Java语言开发的,安装好了Eclipse IDE,师兄给了一本电子书《Java基础知识》,于是每天跟着那本电子书敲代码,边上课边敲代码,持续了一学期。哈哈,现在除了一些关键字什么的,其他的几乎都忘了。这也是没有深入思考,没有认真记录的恶果。看来,人真的会选择性遗忘!

第三次:开始准备paper,准备复习C语言,《The C Programming Language》这本书真是简单但精悍,导师给了一段时间让好好复习C语言,在校的时间比较安逸,没有什么额外的压力,看书也是三天打鱼两天晒网,也没有认真思考,记录,断断续续看完几章就开始着手准备paper。

最后就是上面提到的黑色的秋招,综上所述:对于之前的C/C++,java学习的认识:

  1. 没有认真思考,停留在表面的敲代码,然后运行;
  2. 三天打鱼两天晒网式学习;
  3. 没有意识到好书的重要性;

从开始写毕业论文至今,买了很多经典书籍,也看了很多大牛的学习方法的建议,自己也获得了一些新的体会,深知学习技术是一个很枯燥的过程,一点点积累,一点点思考才是正确的技术打开方式。因此,从今天开始,就不定期给对自己所学的知识分享和交流。通过“万丈高楼平地起,勿在浮沙筑高台”时常勉励自己!

BERT之提取特征向量 及 bert-as-server的使用 本文内容列表提取句向量1、句向量简介1-1传统句向量1-2、BERT句向量2、 extract_features.py源码分析2-1 main函数 前一篇文章 BERT介绍及中文文本相似度任务实践 简单介绍了使用BERT进行中文文本相似度计算的方法,这篇文章着重对特征提取方法进行讲述。 提取句向量 1、句向量简介 1-1传统句向量 更多采用word embedding的方式取加权平均,该方法的一大... 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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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html清理超链接前面的黑点,【0基础学前端】1.2 段落文字图片超链接标签

前情提要:自备一个后缀文件格式为.html的txt文件之外,其文件内部需写有基本的html结构(微笑脸,先默打一遍算作是复习吧!!!)。作为一个前端一定要膨胀!OK?UI设计师的设计图要我们去实现,狗产品的修改意见需要征求我们的意见,后端千辛万苦返回的数据也由我们前端展示。让我改bug?请出示bug文档,改需求?请出新的需求文档,不接受口头叙述。谁是大爷你们这些人心里最好有点B数,不然劳资拍桌子就...

weixin_35511997的博客 1028

”万丈高楼平地起“——如何从“建筑师”角度打造【装饰者设计模式】

(1)抽象组件:定义一个抽象接口,来规范准备附加功能的类 (2)具体组件:将要被附加功能的类,实现抽象构件角色接口 (3)抽象装饰者:持有对具体构件角色的引用并定义与抽象构件角色一致的接口 (4)具体装饰:实现抽象装饰者角色,负责对具体构件添加额外功能。第一步>>> 网关中获取基本的操作实现... 第二步>>> 网关中新增日志收集.. 第三步>>> 网关中新增API接口的限流...Java I/O 中的装饰者模式 Spring Session 中的装饰者模式 Mybatis 缓存中的装饰者模式。

竹林幽深 99

实现单节点流计算应用:自己动手写实时流计算框架

在前面,我们实现了互联网金融风控系统的数据采集模块。在本章中,我们接着实现风控场景下的特征提取模块。我们先以“流”的方式来实现,然后采用Java8中的CompletableFuture异步编程框架实现同样的逻辑。通过对比这两种实现方式在本质上的一致性,我们将更加深刻地理解“流”和“异步”的相通之处。常言道,万丈高楼平地起。在开始研究分布式流计算应用前,我们先从最基本的单节点流计算应用分析开始,这将让我们更加聚焦于分析和讨论“流”这种计算模式的本质。

程序员高级码农的博客 692
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