原创 【工作經驗】基於Vue2,element ui,vue-cli,vuex,vue-router,axios,echarts,markdown-loader並結合個人前端學習筆記的vue前端框架實例

demo目的 vue是目前主要的前端框架,雖然目前網頁製作通常以前後端分離的形式,然而前端知識不止是前端工程師需要掌握,後端工程師,數據工程師,數據分析師都有必要有所瞭解。本demo旨在記錄個人前端學習中的筆記以及學習網頁前端主流

原创 【學習筆記】編程規約

概述 阿里Java開發手冊對編程規約、異常日誌、單元測試、安全規約、MySQL數據庫、工程結構、設計規約進行了規範並且進行了開源,整個手冊針對java程序的誕生過程進行較爲全面的規範,並且有插件(P3C)進行檢查(結尾附地址)。即

原创 【學習筆記】ubuntu壓縮解壓縮

現在ubuntu壓縮解壓基本都可以圖形化界面了,但是有時候不得不用指令進行操作,因此記下筆記記錄一下。 ZIP zip可能是目前使用得最多的文檔壓縮格式。它最大的優點就是在不同的操作系統平臺,比如Linux, Windows以及M

原创 【工作經驗】計算機視覺武器

概述 計算機視覺如同其他學科一樣,好的工具能夠幫助更好地學習理論基礎,整理資料,實踐想法。以下從語言、編譯環境、開源庫、開源維護、學術等方面推薦了一些實用工具供學習參考。 好的語言 c++ 運算速度快,代碼底層,能夠與硬件的

原创 【環境搭建】ubuntu上安裝vagrant

安裝 Ubuntu安裝vagrant時需要首先安裝virtualBox。 Step1: 在https://www.virtualbox.org/wiki/Linux_Downloads 下載ubuntu對應版本的deb包。 S

原创 【工作經驗】實踐!能拍近景的全景立體相機

概述 市面上許多應用屈光方法構造的全景相機由於存在非零視差不允許離相機很近的對象進行無縫拼接。即使目前有許多主流的視頻拼接算法來解決這類問題,但也會帶來額外的運算開銷,因此嘗試以設計反射式金字塔結構的方式來消除或是減小視差以得到更

原创 【知識圖譜】技術小白看懂網站第一步[前端]

想看懂一個網站,但是發現所涉及到的知識點有點多,一兩本書,學了某一方面的語法還是看不懂一個網站,就找一些資料爲自己掃掃盲,先了解下各個部分技術的聯繫,再深入各個部分學習語法,最後去看懂網站。 HTML5 前端人員指責定位 策劃

原创 【學習筆記】git學習筆記

使用git的好處 可以保存每個版本,只要在每個版本做完後進行上傳 可以異地讀取更新自己完整的信息,不用每次都整個進行復制粘貼 可以多人合作進行同一個項目或者文章的撰寫 新電腦安裝ssh 1.安裝windows版本git

原创 【工作經驗】理解cmake

一個好的代碼需要跨平臺,跨操作系統,日常編程,IDE都幫忙做,一條龍服務,集成編譯,代碼需要編譯才能運行,但是比如想與別人分享代碼,工程項目無所謂,打包發佈給人家就行了,也不用給人家源碼,實在需要源碼就去一步步教人家怎麼搭建開發環

原创 【學習筆記】python數據處理

numpy python並沒有提供數組功能,雖然列表可以完成基本的數組功能,但它不是真正的數組,且數據量較大時,列表速度會非常慢,因此,Numpy提供了真正的數組功能,使python有了matlab的味道,以及對數據進行快速處理

原创 【工作經驗】ubuntu下docker初探

概述 我們常常使用虛擬機來搭建環境,然而,虛擬機比較笨重,對於有時需要同時虛擬多個環境(例如發佈網站,做分佈式實驗等)創建多個虛擬機往往花大量時間且需要分配大量內存與硬盤空間(動則幾十G)。Docker作爲一個容器,真正解決了我們

原创 【環境搭建】windos下配置python環境(pycharm+anaconda)

文章目錄環境pycharmanacondapython實用庫 參考 關於python、pycharm、anaconda三者的關係及目錄結構,一個好的博文 環境 win7-64位+pycharm2018.1+anaconda3-

原创 【環境搭建】java網站項目開發環境部署

因爲java網站項目搭建配置還有點複雜,不像php直接上手,因此以某一項目爲例,項目使用的是spring框架,記錄一下網站項目開發環境的搭建過程,包括IDE,拓展包,服務器,數據庫等配置。 安裝準備 安裝eclipse 安裝jr

原创 【學習筆記】數據獲取之爬蟲筆記

概述 疫情期間在風變編程(https://www.pypypy.cn/#/)上學習了爬蟲的相關知識,風變編程是一個交互式學習網站,目前開的模塊還不是很多但是交互式在線教學實驗的形式還是十分有趣,交互式的形式教一個讀書順序,督催一行

原创 【知識圖譜】神經網絡綜述

概述 近年來隨着計算機硬件的發展,神經網絡作爲機器學習中不可獲取的一部分在預測、分類、圖像分割、識別等方向得到了極其廣的應用,然而其網絡模型多,數學基礎涉及廣,使得其門檻較高。好在目前有諸如tensorflow、pytorch、s