java后台学习资源汇总

最新推荐文章于 2024-12-03 18:01:10 发布
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文章标签： 学习资源
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhujohnle/article/details/93161488
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这篇博客汇总了Java后台开发的学习资源，包括IDEA、Spring、SpringBoot、MyBatis、MySql、Linux、Elasticsearch、Mongodb和Docker等技术的实战书籍和教程链接，是进阶提升的宝贵资料。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用某课堂的总结的内容，实现技术的进阶和突破 静下心学习
在这里插入图片描述

目录

java后台学习过程中涉及到的技术点比较多，需要我们平时系统性的去学习，这里总结一下比较好的学习的文档资源方便查考

IDEA

《IntelliJ-IDEA-Tutorial》：https://github.com/judasn/IntelliJ-IDEA-Tutorial
特别全的IDEA使用教程，可以学到很多实用的技巧。

Spring

《Spring实战（第4版）》：https://book.douban.com/subject/26767354/
经典的、畅销的Spring学习和实践指南,从此书可以学习到Spring的实用用法，对Spring有个整体的了解，推荐整本阅读。

SpringBoot

《Spring Boot实战》：https://book.douban.com/subject/26857423/
SpringBoot的入门书，一共也就200多页，反正我是看完了，其中关于Groovy和Grails部分大可不看。

《Spring颠覆者》 https://download.youkuaiyun.com/download/zhujohnle/11092172
附录的有书籍对应的源码，可以方便查考和对比

MyBatis

《MyBatis从入门到精通》：https://book.douban.com/subject/27074809/
很好的一本MyBatis入门书，作者是开源插件PageHelper的项目主，平时忘了MyBatis的一些用法的时候可以当工具书使用，推荐整本阅读

MySql

《深入浅出MySQL》：https://book.douban.com/subject/25817684/
网易DBA写的一本MySql书籍，作为一个开发者，我们只要看第一部分基础篇、第二部分开发篇、第三部分优化篇即可。

Linux

《循序渐进Linux（第2版）》：https://book.douban.com/subject/26758194/
南非蚂蚁写的一本Linux书籍，作为一个开发者，我们只要看第一篇基础知识篇、第二篇服务器搭建篇即可，后面讲到生产环境部署项目会用到。

Elasticsearch

《Elasticsearch 权威指南》：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html
Elasticsearch官方推荐的中文学习资料，基于Elasticsearch2.4.x版本，比较老，但是可堪一用。大多数成熟的框架，版本迭代用法相差不会很大。

《Elasticsearch 技术解析与实战》：https://book.douban.com/subject/26967826/
如果你觉得上面那本ElasticSearch版本太老的话可以看这本。

Mongodb

《MongoDB实战(第二版)》：https://book.douban.com/subject/27061123/
很好的一本MongoDB实战书，作者参与过MongoDB的驱动开发，感兴趣的可以都看下。

Docker

《Spring Cloud与Docker微服务架构实战》：https://book.douban.com/subject/27028228/
我们只需要看下这本书的Docker部分即可，后面讲到生产环境部署项目会用到。

持续更新- - -

Neural Network Language Model（NNLM）
weixin_41370083的博客
09-13 1830
Neural Network Language Model（NNLM）神经网络语言模型 原理图： 运用场景： 知道句子的前N-1个词，来预测第N个词。 网络的流程： 1.词语one-hot编码—————2.projection_layer层————3.hidden_layer层——————4.SoftMax层 词语One-hot编码 句子：“我爱自然语言处理” 词库为：”...
【阅读记录-章节5】Build a Large Language Model (From Scratch)
最新发布
weixin_44329069的博客
12-03 1313
在生成文本时，温度（temperature）和top-k参数的设置对生成结果的多样性和确定性有显著影响。通过调整这些参数，可以适应不同的应用场景需求。低温度（temperature < 1.0）特点：降低温度会减少生成过程中的随机性，使模型更倾向于选择概率更高的词汇。应用场景技术文档生成：需要精确和一致的表述，减少语法或逻辑错误。法律文本或合同生成：要求高准确性和一致性，避免歧义。问答系统：提供准确且一致的答案，避免不相关或错误的信息。低 top-k 设置（top_k 较小，例如 1-10）特点。
CMU Sphinx ---Building Language Model(部分翻译)
goodchoes的专栏
03-30 1607
Building Language Model There are several types of models that describe language to recognize - keyword lists, grammars and statistical language models, phonetic statistical language models. You ca
CMUSphinx Learn - Building Language Model
yuwei629的专栏
11-19 2413
CMUSphinx 官网上的学习教程 Building Language Model 的译文。
NNLM（Neural Network Language Model）模型
很吵请安静
04-30 610
论文链接 定义 词汇表VVV，w1⋯wTw_{1} \cdots w_{T}w1​⋯wT​表述词汇表中的单词 目标函数，f(wt,⋯ ,wt−n+1)=P^(wt∣w1n−1)f\left(w_{t}, \cdots, w_{t-n+1}\right)=\hat{P}\left(w_{t} | w_{1}^{n-1}\right)f(wt​,⋯,wt−n+1​)=P^(wt​∣w1n−1​)，即...
LanguageModel
韩绘锦的博客
02-14 218
语言模型 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为TTT的词的序列w1,w2,…,wTw_1, w_2, \ldots, w_Tw1​,w2​,…,wT​，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率： P(w1,w2,…,wT). P(w_1, w_2, \ldots, w_T). P(w1​,w2​,…,wT​). 本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是nnn元语...
【阅读记录-章节2】Build a Large Language Model (From Scratch)
weixin_44329069的博客
11-15 1617
文本转换为数值向量（嵌入）嵌入是LLMs（大规模语言模型）处理文本数据的关键。因为LLMs不能直接处理原始文本数据，所以需要将文本转换为数值表示，这些数值表示就是嵌入。嵌入将离散数据（例如词语或图像）转换为连续的向量空间，使得这些数据可以与神经网络操作兼容。从文本到词元的转换首先，原始文本会被分割成词元（tokens）。这些词元可以是单词或字符。然后，词元会被转换为整数表示，称为词元ID。这就是模型处理文本时的基础输入。特殊词元特殊的词元（如和）用于增强模型的理解，处理不同的上下文。
【阅读记录-章节4】Build a Large Language Model (From Scratch)
weixin_44329069的博客
11-28 1418
批归一化适用于批次大小较大且固定的场景，通过批次内归一化加速训练。层归一化更适用于批次大小不固定或较小的场景，特别是在LLMs中因其独立于批次大小的特性，提供了更高的灵活性和稳定性。1. 批归一化（Batch Normalization）定义：在训练批次内对每个特征维度进行归一化。优点加速训练过程。提高模型性能。缺点依赖于批次大小，批次过小时效果不佳。在分布式训练中实现较复杂，因为需要跨设备共享统计量。2. 层归一化（Layer Normalization）定义。
【阅读记录-章节1】Build a Large Language Model (From Scratch)
weixin_44329069的博客
11-14 1717
人工智能（AI）：人工智能是一个广泛的领域，旨在让机器具备类似人类的智能。这包括理解语言、识别模式和做出决策等任务。机器学习（Machine Learning, ML）：机器学习是人工智能的一个子领域，致力于开发能够从数据中学习并基于数据做出预测或决策的算法。深度学习（Deep Learning, DL）：深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用多层神经网络（即深度神经网络）来建模复杂的数据模式。LLM对NLP的影响。
【多模态】Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning
vivid
08-08 1376
链接：https://arxiv.org/pdf/2204.14198论文：Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning。
language model
visionfans的专栏
12-01 3510
ARPA format language model http://www.statmt.org/book/slides/07-language-models.pdf Toolkits: - SRILM - IRSTLM
Language Model
weixin_45360119的博客
03-06 255
Language Model Language model估计不同语言的概率：符号、标记、 标记序列 具体来说，我们希望根据我们的语言模型，"更有可能"出现在语言中的句子具有更大的概率。 可以根据链式法则进行计算句子的概率 P(y1,y2,…,yn)=P(y1)⋅P(y2∣y1)⋅P(y3∣y1,y2)⋅⋅P(yn∣y1,…,yn−1)P(y_1,y_2,…,y_n)=P(y_1)⋅P(y_2|y_1)⋅P(y_3|y_1,y_2)⋅⋅P(y_n|y_1,…,y_{n−1})P(y1​,y2​,…,yn​)
language model ——tensorflow 之RNN
weixin_30580943的博客
09-08 98
代码结构 tf的代码看多了之后就知道其实官方代码的这个结构并不好： graph的构建和训练部分放在了一个文件中，至少也应该分开成model.py和train.py两个文件，model.py中只有一个PTBModel类 graph的构建部分全部放在了PTBModel类的constructor中 恰好看到了一篇专门讲如何构建tensorflow模型代码的blog，值得学习，来重构自己的...
V-rep机器人仿真软件使用的学习笔记
DoctorSRn的博客
08-13 1万+
这篇博客主要是记录自己学习和使用机器人仿真软件V-rep过程中的一些知识点和踩的坑。
N-Gram学习笔记
kunlong0909的专栏
11-22 4256
统计语言模型 假设一个句子S可以表示为一个序列S=w1w2…wn，语言模型就是要求句子S的概率P(S)： 这个概率的计算量太大，解决问题的方法是将所有历史w1w2…wi-1按照某个规则映射到等价类S(w1w2…wi-1)，等价类的数目远远小于不同历史的数目，即假定： N-Gram模型 当两个历史的最近的N-1个词（或字）相同时，映射两个历史到同一个等价类，在此情
五、建立语言模型几种方法及使用
嵌入式Developer_小J的天空
11-07 9692
建立语言模型几种方法及使用 Jiangdg_VIP http://blog.youkuaiyun.com/u012637501 译自：http://cmusphinx.sourceforge.net/wiki/tutoriallm     通常有两种类型模型来描述语言，即语法和静态语言模型。语法描述的是非常简单的语言，比如命令和控制语言，并且语法通常使用比较简单的代码手动或者自动来编写。对
语音识别系列2--基于WFST解码器
u012361418的博客
05-17 3398
一、总述 解码器是ASR重要的组件之一，在传统的基于GMM-HMM/DNN-HMM混合系统中，解码器架起语言模型、声学模型、发音词典等知识源的桥梁，得到最终的识别结果，如图1所示。 随着深度学习技术的盛行，一系列ASR端到端系统、ASR-NLP端到端系统甚至ASR-NLP-TTS端到端系统被相继提出，解码器的作用在被一步步弱化，但是笔者认为，抛弃解码器，实现完全的端到端系统还有相当长的...
神经网路语言模型(NNLM)的理解
热门推荐
lilong117194的博客
08-24 2万+
用神经网络来训练语言模型的思想最早由百度 IDL （深度学习研究院）的徐伟提出[1],NNLM（Nerual Network Language Model）是这方面的一个经典模型，具体内容可参考 Bengio 2003年发表在JMLR上的论文。 与传统的估算p(wt|wt−(n−1),...wt−1)p(wt|wt−(n−1),...wt−1)p(w_t|w_{t-(n-1)},...w_{t-...
斯坦福大学自然语言处理第四课“语言模型（Language Modeling）”
weixin_34007886的博客
01-06 1085
一、课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程，由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课：https://class.coursera.org/nlp/ 以下是本课程的学习笔记，以课程PPT/PDF为主，其他参考资料为辅，融入个人拓展、注解，抛砖引玉，欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学习。 课件汇总下载地址：...
what is language model
04-01
A language model is a statistical model that is used to predict the probability of a sequence of words in a given language. It is a type of artificial intelligence algorithm that is trained on a large corpus of text data, and then used to generate new sentences or text that are similar in style and structure to the original data. Language models are used in a variety of natural language processing applications, such as speech recognition, machine translation, and text prediction. They are essential for building intelligent chatbots and virtual assistants, as well as for improving the accuracy of search engines and recommendation systems.
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