web前端开发培训培训

web前端开发培训培训相关知识

• 学习web前端报培训班好，还是网上买课自学好呢？

  先说说线下培训班吧，目前web前端培训这块没有任何一家的口碑是好的，由于培训机构现在太多，北京这样的城市至少有上万家web前端培训机构，有的线下培训机构可能只有两个老师，只要能招到学生，什么手段都用，他们最常见的手段就是“包就业”“推荐就业”，但这些承诺都是狗屎，等你培训完了之后就会知道了，工作都需要自己找，但是当时为了招生他们就会这么做。就目前来看，在web前端培训班出来的学生很多都找不到工作，能就业的基本也都是计算机相关专业的，因为他们之前学过编程，有了基础之后会简单一些。而从未接触过编程的人去培训，找不到工作的可能性非常大，现在公司都需要有工作经验的，在线下培训班培训四个月想要达到两年工作经验的水平这很难。这是目前市场的真实情况，所以我个人不建议去参加培训班。那想要web前端程序员应该怎么学习？这并不是说web前端现在就学不了，还是可以学的，就只能用时间来填补，记住小编一句话，技术不是短期培训出来的，而是在每天的学习中积累出来的。即使你去了培训班，你依旧还是自学。你可以去想一下，你高中不是也有数学老师
• 关于IT培训机构的个人看法

  1.前言缘分与巧合，最近接触比较多的培训机构出来的人，以及看过关于培训机构的文章和问答。虽然没在培训机构上过课，但是接触过很多培训机构出来的人，也看过一些培训机构的课程。关于培训机构，我也有自己的看法。经历了这些，我写了这篇文章，不吹不黑的写下我对培训机构的个人见解。这篇文章可能会有些争议，如果有不同的看法，大家可以评论，但是发言望大家理性，客观，不要人身攻击！PS：1.我是一个web前端开发者，接触的人也是web前端居多，所以下面文章，提到的培训机构可能主要是针对web前端的！2.文章中，有小部分关于培训机构的内容，是我从朋友或者网友那里了解的，自己并没有亲身体会过，了解过，确定过。针对这种情况，在文中我会说明。2.关于培训机构的价值关于培训机构的价值，个人总结几点吧！第一，导师作用，告诉你应该学习什么，在困惑的时候能够给解惑。第二，实践作用，带着学员做项目，有实践的机会。第三，人脉作用，在培训班能认识很多人，有一个人脉关系。上面三个是我个人的一个总结，至于价值最大化到什么程度，能实现什么样的效果，有什么
• 如何看待IT培训 培训出来后如何发展

  给新人一些建议，刚好我也一直被问到这个话题，今天就凑个热闹，一吐为快吧。如何通过自学找到一份开发的工作）。那时候老赵在园子里风头正茂，他的博客上醒目的写着：坚定的北大青鸟反对者，强烈愤慨恶劣的培训机构……所以，找工作的时候留了个神，绝口不提自己参加培训班的经历，“都是自学的！有兴趣，特喜欢，买书看视频……”然后面试官就频频点头。没事的时候我就瞎琢磨，凭啥自学的就比培训的强呢？我觉得，是这么个道理：假设大家现目前水平都一样，你是参加培训的，我是自学的。那么，至少，我证明了我的自学能力。相当于你是温室里的花朵，我是风雨中的铿锵玫瑰；同一段路，你是别人扶着走过来的，我是自个儿摸爬滚打一路摔打过来的，这当然还是不一样的。野生程序员：优先招聘。至于那些说培训机构编造简历拉低门槛啥的，恕我直言，脑残而已。作为面试官，编造的简历你都看不穿，面试者的水平你都测不准，你面试个毛线啊！ 回到这个问题：转行IT，该自学，还是该参加培训？我觉得，能自学，当然自学；但自学起来有困难，你不参加培训咋办呢？有些同学“千万不要去
• 怒怼软件测试不良培训机构！痛斥招转培！

  我已经做好被喷的准备了，只要我在互联网上发表一些观点。让你花钱去做一些事情，那么一定会被喷得体无完肤。既然在之前答应了大家，那我们今天聊怎么报（选择）培训机构。欢迎大家把对培训机构的看法在评论区留言。能主动自学的朋友不需要报培训机构。但如果你现在时间紧迫，需要约束需要氛围，那可能培训机构是一个不错的选择。问一问自己：你需要报培训机构吗？对于很多人来说培训一定有用，我这句话是在陈述事实。绝对不是强迫你在报培训机构，我在大学时候因为专业的原因，确实没有学音乐的氛围，去报了琴行的系统课程，提升确实比自学要快很多。如果你一旦报了培训机构，或者是已经在培训机构里面学习，那么请你一定要注意以下几点：一：培训机构的快速入门课只能带你入门，学习永远是自己的事情。别人只能指点，不能代劳。二：去培训机构绝对不是为了去大厂，当然某些培训机构除外。一般的培训机构都不是为了给大厂培养人才而设立的。都是为了帮助一些毕业生或者转行的同学顺利找到工作。挣个一万两万可能靠技术就能达到。但是年薪百万那是你的学历、那是你的运气你的实力。多方面结

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• Web前端架构师2022 资深BAT前端架构师联袂出品，突破技术瓶颈，挑战前端P7。

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• 破解JavaScript高级玩法，成为精通 JS 的原生专家 “前端那么多好用的框架，JS 差不多学下就行了吧？”——当然不行。市场上的高级前端开发者，无不是精通 JS 的“原生专家派”。究其原因，其实就是 JavaScript 作为前端基础语言，也是各大主流框架的编程语言，是前端技术中的“不变底层”之一。学透 JS ，不仅是掌握一门脚本语言，还能够拓展前端认知，助你在大牛成长之路上达到事半功倍的效果。

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• <strong>2、前端高手秘籍</strong> 01、Web前端架构师超大复杂项目+高端技术+大厂规范+全局架构思维，在项目中深度掌握React 、Vue、Koa 应用， 系统培养大厂P7技术专家/中小厂前端 Leader，6~8个月，让3年+前端完成质的飞跃。618直降：1860元！👇👇👇点击立即购买02、大前端全新升级，对标阿里P6，从前端工程师直达大前端;一个业务场景深度打通全端+全栈+全流程，打通PC、管理后台、WebApp、uniapp小程序、移动App、跨端桌面应用和服务端接口。👇👇👇618直降：1090元！点击立即购买03、前端实战省钱套餐【黄大神带你学透vue高级技术】课程收获：深入学习Vue，通过源码分析、高级复杂项目全面获得vue 和TypeScript 前端高级知识点的项目实战能力。👇点击3门课程，加入购物车享满减套餐原价1324元618满减价：1076元！①Vue3.0 高阶实战：开发高质量音乐 Web app②Vue.js 源码全方位深入解析③基于 TypeScript 从零重构 axios
• 1. 什么是分布式训练 分布式训练，顾名思义，就是在多个设备之上进行训练。它可以充分的使用硬件资源，使得训练与学习任务可以在更短的时间内完成。具体来说，分布式任务大体可以分为以下几个模块：主程序将具体的任务进行分割，分割成多个小型的任务；将分割后的小型任务分配到不同的设备之中去，并让他们独立执行；不同的设备在完成任务后会将产生的结果返回到主程序；主程序会将结果进行合并，从而得到最终的结果。既然明白了分布式任务的基本原理，那么其中的 “不同的设备” 是如何定义的呢？其实这个设备的含义很广泛，它可以包括以下的含义：同一台计算机上的不同 GPU ；不同计算机的不同 GPU ；不同的计算机本身作为一个单独的设备。在实际的应用过程之中，我们使用最多的情况是在同一台设备上会有多张 GPU 卡，因此我们大多数的分布式训练实在同一台机器上的不同 GPU 中进行的。因此我们这节课着重介绍如何在多张 GPU 显卡之中进行机器学习的相关任务。在实际的 TensorFlow 的分布式训练之中，包括很多的实现方式，结合我们之前采用的大多数训练方式是使用 tf.keras 进行训练，因此我们这节课会着重介绍如何使用 tf.keras 的模型进行单机器多 GPU 分布式训练。
• 如何进行多 GPU 的分布式训练？ 在之前的学习之中，我们进行的训练都是在一台机器上进行的。或者更具体的说，我们之前的学习任务都是在同一台机器的 CPU 或者一台机器的同一个 GPU 上进行训练的。那么我们如何才能将机器之中的多个 GPU 充分地利用起来呢？那么我们这节课就来学习一下如何进行多 GPU 的分布式训练。
• 4. 训练模型 在训练模型的时候，我们会使用之前定义好的图片数据迭代器，同时将训练数据保存在 history 对象之中：history = model.fit_generator( train_data_generator, steps_per_epoch=TRAIN_NUM // BATCH_SIZE, epochs=EPOCHS, validation_data=valid_data_generator, validation_steps=VALID_NUM // BATCH_SIZE)通过训练，我们可以得到以下的输出：Epoch 1/1531/31 [==============================] - 41s 1s/step - loss: 0.7072 - accuracy: 0.5134 - val_loss: 0.6650 - val_accuracy: 0.5167Epoch 2/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.6540 - accuracy: 0.5826 - val_loss: 0.6381 - val_accuracy: 0.5448Epoch 3/1531/31 [==============================] - 39s 1s/step - loss: 0.5780 - accuracy: 0.6844 - val_loss: 0.5859 - val_accuracy: 0.7208Epoch 4/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.5245 - accuracy: 0.7485 - val_loss: 0.5550 - val_accuracy: 0.6719Epoch 5/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.4673 - accuracy: 0.7645 - val_loss: 0.5654 - val_accuracy: 0.6865Epoch 6/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.3968 - accuracy: 0.8110 - val_loss: 0.5929 - val_accuracy: 0.7208Epoch 7/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.3216 - accuracy: 0.8492 - val_loss: 0.6224 - val_accuracy: 0.7104Epoch 8/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.2577 - accuracy: 0.8879 - val_loss: 0.6871 - val_accuracy: 0.7115Epoch 9/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.2204 - accuracy: 0.9060 - val_loss: 0.6982 - val_accuracy: 0.7250Epoch 10/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.1633 - accuracy: 0.9329 - val_loss: 0.9962 - val_accuracy: 0.6896Epoch 11/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.1371 - accuracy: 0.9489 - val_loss: 0.8724 - val_accuracy: 0.6990Epoch 12/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.0937 - accuracy: 0.9654 - val_loss: 1.1101 - val_accuracy: 0.7052Epoch 13/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.0640 - accuracy: 0.9742 - val_loss: 1.0343 - val_accuracy: 0.7083Epoch 14/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.0449 - accuracy: 0.9866 - val_loss: 1.1627 - val_accuracy: 0.7167Epoch 15/1531/31 [==============================] - 40s 1s/step - loss: 0.0199 - accuracy: 0.9954 - val_loss: 1.2627 - val_accuracy: 0.7156输出准确率与损失值因人而异，在这里我们在训练集合上得到了 99.54% 的准确率，在验证集上得到了 71.56% 的准确率。
• 5. 可视化训练过程 在上一步之中，我们特地将训练过程的数据记录进了 history 对象之中；history 对象中的 history 数据对象是一个字典型的结构，其中包含了我们在训练过程中的准确率与损失值等等。于是我们将其可视化：acc = history.history['accuracy']loss = history.history['loss']val_acc = history.history['val_accuracy']val_loss = history.history['val_loss']plt.plot(range(EPOCHS), acc, label='Train Acc')plt.plot(range(EPOCHS), val_acc, label='Valid Acc')plt.show()plt.plot(range(EPOCHS), loss, label='Train Loss')plt.plot(range(EPOCHS), val_loss, label='Valid Loss')plt.show()在这里我们使用了两个图表，第一个图片展示准确率的变化，第二个图片展示损失值的变化。由此我们可以得到以下两张图片：由此可以看出，随着训练的不断迭代，训练集合上的准确率不断上升，损失值不断下降；但是验证集上的准确率在第 3 个 Epoch 以后便趋于平稳，而损失值却在第 3 个 Epoch 之后逐渐上升。这就是我们在训练过程中遇到的过拟合，我们以后会有课程详细介绍过拟合。
• 5. 真实案例分享 内部通知<h1>普通话考试通知</h1> <p>我院今年3月份的普通话水平测试开始接受报名，具体事项通知如下：</p> <ol> <li>报名</li> <ol type="A"> <li>报名时间：3月16-21日，逾期不予受理。</li> <li>报名地点：所在院系办公室。</li> <li>报名费用：按物价局规定85元/人/次(含培训费用)，报名时交齐。</li> <li>提交资料及注意事项：</li> <ol type="a"> <li>参加测试的学生须填写《河南省普通话水平测试报名表》一份(准考证号码 不用填写)；</li> <li>填写准考证一份(编号不用填写)，所填姓名和出生年月须与身份证一致；</li> <li>提交小一寸彩色证件照3张(照片不能是打印版、不能是生活照，3张照片必须统一底片)，其中两张照片贴在报名表和准考证上，另一张用钢笔在背面写上校名、系名和姓名，与表格一起上交。</li> </ol> </ol> <li>测试</li> <li>培训</li> <p>(注：具体时间和地点按河南财经学院测试站发回的准考证上所列)</p> </ol>

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