作为前端工程师要界定好前后端的边界和职责，前端的职责很重要的一点是效率提升和质量提高，比如我们要解决项目延期导致的效率问题，通过对问题分析后发现是提测阶段质量不高，修复问题要占用很多时间，解决完问题后，Bug 还会往复。那么前端同学就需要提升代码和自测的质量，提测代码前要过一遍冒烟 CASE，冒烟通过才允许提测，这样一来，可以有效解决项目延期问题。前端职责另外一个重要点是，解决业务中的痛点问题，比

这一讲中我们通过训练一个缩减版的 AlexNet 完成了图像分类的项目的训练环节。虽然 AlexNet 网络结构简单，但整体流程大致是相同的。如果你在实际中遇到了较为复杂的问题，只需要将网络结构更换成 VGG、ResNet 等经典网络结构即可。你可以将我们在顺序模型中的网络结构改为函数式 API 的网络结构吗？下一讲，我将带你进入到图像分割算法的学习。图像分割是深度学习中另一个重要的应用场景，算法

Flask 是一个用 Python 语言开发的、轻量级的、可扩展的 Web 应用程序框架，它基于 Werkzeug WSGI 工具包和 Jinja2 模板引擎进行封装和拓展。Werkzeug WSGI 提供了路由处理、请求和响应封装，Jinja2 则提供模板文件处理。Flask 是 Python 语言三大主流开发框架之一，另外两个分别为 Django 和 Pyramid。了解了 Flask 的常用

历史数据变化趋势图，可以用来呈现任何需要的、具有时间序列特征的指标。具体的指标可以基于业务需求选择。影片租赁业务共涉及 3 个主要的业务活动，具体需要考虑的指标为：订单量、交易额、库存量。本案例中，我们选择订单量作为我们分析的指标。指标名称业务逻辑计算逻辑订单量当日出租影片的数量和SELECT * FROM dm_rental_day ORDER BY 日期 ASC交易额当日出租影片的收入和库存量

深度学习学习目标知道什么是深度学习知道深度学习的应用场景1.什么是深度学习在介绍深度学习之前，我们先看下人工智能，机器学习和深度学习之间的关系：机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的一个子集，也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示：传统机器学习算术依赖人工设计特征，并进行特征提取，而深度学习方法不需要人工，而是依赖算法自动提取特征。深度学习模仿

完成 U-Net 的网络定义之后，我们就算是搭建好了一个模型的主要框架。这个框架中的细节该如何实现呢？方法就是层的定义。接下来我们看一下 U-Net 使用到层的具体实现。我定义了 U-Net 网络中使用到的一些层与操作。conv：卷积层。pooling：池化层。up_conv：上采样层。copy_and_crop： 连接操作。我们把这些层与操作写在 layers.py 文件中，也把它放在 util

Echarts 是一个开源的、免费的、成熟的、商业级图表可视化框架，是 Apache 开源社区的顶级项目之一，也是国内使用最多和最为广泛的可视化图表框架之一。数据可视化图表框架并没有一个统一的行业标准，比较常见的有 D3、Highcharts 等，Echarts 因其图表丰富、主题多样美观大方、开源免费、文档资料健全，逐渐成为国内用户的首选，是事实上的行业标准。

开篇词数据赋能未来，Python 势不可挡你好，我是千帆。互联网公司从红利下的爆发期，进入新的精细化发展阶段，亟须深入分析与挖掘业务与数据价值，从而找到新的增长点突破现有增长瓶颈。各行各业的数据分析需求井喷，数据分析人才成为争抢的对象，数据分析技能也成为一大职业亮点。想要掌握一项新技能，或者转行进入一个新行业，最难就在于起步阶段。而这个课程，我正是要带你从 0 开始掌握用 Python 做数据分析

根据圣经旧约《创世纪》中的记载，大洪水劫后，诺亚的子孙们在巴比伦附近的示拿地定居。这一时期的机器翻译有了全新的理论基础：语言学巨擘诺姆·乔姆斯基在其经典著作《句法结构》（Syntactic Structures）中对语言的内涵做了深入的阐述，他的核心观点是语言的基本元素并非字词，而是句子，一种语言中无限的句子可以由有限的规则推导出来。同一个词可能存在多种意义，在不同的语言环境下也具有不同的表达效果

今天我们主要学习了小程序的两种数据预取能力：周期性更新和数据预拉取。这两种能力的配置方法和使用流程非常接近，区别在于应用场景。周期性更新主要是为了应对弱网环境，而数据预拉取则是为了应对小程序的冷启动。两种能力都是借助微信客户端完成。通过今天的学习我希望你能够掌握以下知识点：理解小程序的两种数据预取能力的配置、使用和应用场景。理解周期性更新和数据预拉取的技术原理。了解小程序和传统前端项目对于预加载的