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struts培训相关知识

• 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
• 为什么大多公司不要培训班培训出来的JAVA程序员？

  我先简单介绍一下自己，我的履历应该能让你想看下去。我16年年底培训结束，靠简历造假第一年拿了13k，第二年跳槽拿了20k。我毕业于一个985，文科。16年的时候发现真的太不喜欢文科了，我谋求理科方面的出路，想到了学编程，咨询了某培训机构，销售建议我学java。我自己去买了个java基础书，靠着自己网上搜资料，看书，加上装jdk用了三四天写了个计算质数的程序（当初肯定没有什么算法思路，直接除以比自己1/2小的数做出来的），我确认我是感兴趣而且有一点天赋的，就去报名java培训班了。报培训班的原因很简单，我对我的自学能力有自信，但完全不相信我的自制力。在培训班的前几个月因为觉得太简单学的并不认真，就在那个参差不齐的班里，我排名中等，有一些bug还需要同学解决。后来有一天突然想通了，发愤图强，毕业的时候，基本算是班里比较顶尖的水平。毕业了简历造假去了一家互联网小厂，如果小厂没出意外我甚至感觉有可能成一个小独角兽。进去的第一个月真的是非常难熬，你会发现培训机构里教的东西和实际生产的东西是脱钩的，比如16年培训机构教
• 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

struts培训相关课程

• JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战 专为前端工程师准备的AI课程来了！课程以Tensorflow.js作为主要框架，通过十几个经典案例、覆盖神经网络和机器学习的理论知识、带你亲手完成图片分类与语音识别等落地项目，帮你理清整个学习体系。

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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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• 个性化推荐算法实战（可用于毕设） BAT大牛亲授 推荐算法工程师已成为各个大厂炙手可热的岗位，社招起步薪资20k+！本课程，讲师从算法原理到代码实战，细致的讲解个性化推荐算法如何在开发中落地，让你可以建立起自己的推荐算法体系。同时也可以让你掌握算法公式，模型参数迭代等技术的微小细节。

  讲师：David 中级 764人正在学习

struts培训相关教程

• 6. Spring MVC 与 Struts MVC WEB MVC 框架领域中有一款叫做 Struts MVC 的前辈，曾经也风光无限。当然，现在还是有很多企业在使用。Struts MVC 和 Spring MVC 是功能类型相同的框架，本体功能是一样的。Struts MVC 相比较 Spring MVC， 没有自己的生态圈。MVC 框架与其它框架有一个显著的不同点，MVC 是一个项目级别的架构思想，MVC 框架用于程序的整体架构设计，Struts MVC 很多功能需要借助于 Spring 实现，很显然没 Spring MVC 与 Spring 的吻合度好。Spring MVC 后面是 Spring 这个靠山。爱屋及乌、就近原则会让开发者更趋向于选择 Spring MVC。
• 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。
• 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。
• 3. 决定网络是否进行训练 我们的网络在使用的时候包括两个情景：训练的情景，需要我们进行参数的调整等；测试的情景或其他情景，固定参数，只进行输出。在大多数时间，我们都需要在训练或者测试的过程之中做一些额外的操作。而我们的网络是默认进行训练的，那么如何才能将我们的网络调整为测试状态或是训练状态呢？答案就是 call 方法的参数：training。如以下示例：class MyLayer2(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, hidden_units, input_units): super(MyLayer2, self).__init__() self.w = self.add_weight(shape=(input_units, hidden_units), initializer="random_normal") self.b = self.add_weight(shape=(hidden_units,), initializer="random_normal", trainable=False) def call(self, inputs, training=True): if training: self.b = self.b * 2 # ...... Other Operations return tf.matmul(tf.matmul(inputs, inputs), self.w) + self.b我们在 call 之中定义了 training 参数，从而可以根据是否进行训练进行额外的操作，我们可以通过如下方式来具体使用：my_layer2 = MyLayer2(10, 5)y = my_layer2(x, traing=True)y = my_layer2(x, traing=False)于是我们在第一调用的时候进行训练，而第二次调用的时候不进行训练。
• 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。
• 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。

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