全网首例全栈实践(三)项目规划

本文详细规划了2019年的全栈项目目标,涵盖Java后台、iOS、Android、微信小程序、微信公众号及前端框架如Angular、Vue等,旨在构建商业项目的全流程,适合不同基础的学习者。

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一、总述

2018年终总结的时候给自己制定了2019的目标,2018年终总结,因此项目规划就严格按照这个目标执行。

由于涉及的平台包括Java后台、iOS、Android、微信小程序、微信公众号、angular、vue等,所以项目尽量简化但又能方方面面都讲到,从基础入门,构建商业项目开发的全流程,搭建各个平台的基本框架,方便不同知识基础的同学参考学习。

二、规划

初步拟定实现用户的注册、登录,首页新闻数据的展示功能,后期逐步优化。

具体规划思路为:

1、后台

设计通用后台框架,使用springboot,集成MyBatis、Redis等。

2、Android

使用MVP框架,结合RxJava和Retrofit。

3、iOS

使用Xcode10.1和Swift4.2,结合代码布局和xib布局实现功能。

4、微信小程序

使用微信小程序实现注册、登录、数据展示功能。

5、微信公众号、angular、vue

使用angular6、vue2.x两种前端框架搭建移动端网站,微信公众号配置其中一个平台的网站,重点讲解公众号开发的技巧和各种配置。

后台是优先需要完成的,目前的进展是后台的前期准备已经完成,传送门:
全网首例全栈实践(一)Mac安装使用MySQL
全网首例全栈实践(二)Mac安装使用Redis

接下来,开启后台之旅......

### 大模型课程资料与项目实践方案 #### 一、大模型学习资源概述 当前,随着人工智能技术的发展,大模型(Large Language Models, LLMs)已经成为热门领域之一。为了系统化地掌握大模型的知识和技术,可以从以下几个方面入手:获取详尽的学习资料[^1],参与专业的培训课程[^2],并结合实际项目进行动手实践[^3]。 以下是针对大模型学习的一些建议和推荐资源: - **学习路线图**:一份清晰的大模型学习路线图可以帮助初学者快速入门,并逐步深入理解复杂的技术细节。 - **商业落地方案**:了解如何将大模型应用于实际场景中至关重要。已有超过百套的商业化落地方案可供参考,这些方案能够帮助开发者更好地规划自己的项目方向。 - **视频教程与文档阅读**:观看高质量的教学视频以及研读经典书籍都是不可或缺的部分。目前存在大量免费或付费形式的大模型相关视频教程及PDF版本教材供选择。 #### 二、具体课程内容解析 对于想要成为AI大模型工程师的人来说,“某乎AI大模型工程师”系列课程是一个不错的选择。该课程具有以下特点: - 提供了从基础知识到高级技巧覆盖的内容体系; - 注重实战操作能力培养,在多个模块里安排有具体的coding练习环节; - 设置专门章节讲解如何制定科学合理的项目计划书; - 定期邀请业内专家分享最新趋势见解; 此外,还有其他类似的在线教育平台也开设有关于构建端到端解决方案方面的专项训练营[^4]。 #### 工程项目实例说明 完成理论知识积累之后,则需要投入到真实的工程环境中锻炼自己解决问题的能力。下面列举几个典型的型任务作为例子: 1. 数据预处理阶段涉及爬取网络公开数据源、标注样本标签等工作流程; 2. 利用PyTorch/TensorFlow框架搭建神经网络结构并对参数调优; 3. 部署经过验证有效的预测服务接口至云端环境以便外部访问调用. 以上每一步都需要紧密配合才能达成最终目标——即创造出既高效又可靠的智能化工具服务于社会大众的需求. ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm2") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("chatglm2") def fine_tune_model(data): optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) for epoch in range(epochs): model.train() total_loss = 0 for batch in data: inputs = tokenizer(batch['text'], return_tensors="pt", truncation=True, padding=True).to('cuda') outputs = model(**inputs, labels=inputs.input_ids) loss = outputs.loss optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() fine_tune_model(training_data) ``` 此代码片段展示了如何利用Hugging Face库加载预训练好的ChatGLM2模型,并对其进行微调的过程。 ---
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