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软件工程师必学的9件事

三年前,我还在巴塞罗那的神经科学实验室工作,忙着研究脑电波、教授心理学上的认知系统课程。而今天,我以设计和写软件为生。  你或许会满头黑线:隔行如隔山,这转变也忒快了吧。其实不然,早在以前我就已经写过很多软件了——比如想理解扫描出来的有40GB那么多的大脑数据,我得捋起袖子、埋头苦干,写个能紧缩这些数据的脚本。所以我一直以来就是一个能干的程序员。但是直到我最终下定决心辞去了这份在学术上能有

#软件工程
Android 通过 TensorFlow 训练模型识别手写数字

随着机器学习的发展,目前已经涌现出很多不错的学习框架,其中 Google 推出的 Tensorflow 是最流行的可以说没有之一,并且越来越多的机器学习成果应用到移动端,例如人脸检测、语音识别的 App。本场 Chat 将用最简单的方式,利用 Tensorflow 实现手写数字识别,并将 Tensoflow 训练好的模型移植到 Android 手机上运行。在这个过程中会了解机器学习的一些基本概念和

Docker 入门实战

简单介绍Docker架构Docker解决了开发与运维环境差异问题,使得开发和运维可以使用同一种语言沟通,并且与微服务、持续集成等概念相辅相成。使用Docker,开发人员可以使用镜像来快速构建一套标准的开发环境,而且在项目实施中,测试环境和生产环境可以实现持续集成。大量节约开发、测试、部署的时间。Docker不是虚拟机Docker容器不像虚拟机那样需要额外的管理程序,它依赖系

#docker
volatile关键字解析

转自:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3920373.html(写的不错)一. Java内存模型我们来看一下Java内存模型,研究一下Java内存模型为我们提供了哪些保证以及在java中提供了哪些方法和机制来让我们在进行多线程编程时能够保证程序执行的正确性。  在Java虚拟机规范中试图定义一种Java内存模型(Java Memory Model,JMM)

#java
近100个linux常用命令大全

1.ls [选项] [目录名 | 列出相关目录下的所有目录和文件-a列出包括.a开头的隐藏文件的所有文件-A通-a,但不列出”.”和”..”-l列出文件的详细信息-c根据ctime排序显示-t根据文件修改时间排序—color[=WHEN] 用色彩辨别文件类型 WHEN 可以是’never’、’always’或’auto’其中之一

#linux
freemarker使用心得

jar包地址:http://www.freemarker.org/freemarkerdownload.htmlFreeMarker是一个用Java语言编写的模板引擎,它基于模板来生成文本输出。FreeMarker与Web容器无关,即在Web运行时,它并不知道Servlet或HTTP。它不仅可以用作表现层的实现技术,而且还可以用于生成XML,JSP或Java 等。Demo:

Java并发包:ExecutorService和ThreadPoolExecutor

文章译自:http://tutorials.jenkov.com/java-util-concurrent/index.html抽空翻译了一下这个教程的文章,后面会陆续放出,如有不妥,请批评指正。转自请注明出处。 ExecutorServiceJava.util.concurrent.ExecutorService接口代表一种异步执行机制,它能够在后台执行任务。因此ExecutorSer

#java
Docker下极速体验Kafka

快速体验KafkaKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,从本章开始我们先极速体验,再实战docker下搭建kafka环境,最后开发一个java web应用来体验kafka服务。我们一起用最快的速度体验kafka的消息发布订阅功能:新建一个docker-compose.yml文件,内容如下:version: '2'services:zk_server:...

#docker#kafka
AQS简单介绍与使用

AQS,全称是 AbstractQueuedSynchronizer,中文译为抽象队列式同步器。这个抽象类对于JUC并发包非常重要,JUC包中的ReentrantLock,,Semaphore,ReentrantReadWriteLock,CountDownLatch 等等几乎所有的类都是基于AQS实现的。AQS 中有两个重要的东西,一个等待队列,还有一个STATE标志,并且通过CAS来改变它的.

Android 通过 TensorFlow 训练模型识别手写数字

随着机器学习的发展,目前已经涌现出很多不错的学习框架,其中 Google 推出的 Tensorflow 是最流行的可以说没有之一,并且越来越多的机器学习成果应用到移动端,例如人脸检测、语音识别的 App。本场 Chat 将用最简单的方式,利用 Tensorflow 实现手写数字识别,并将 Tensoflow 训练好的模型移植到 Android 手机上运行。在这个过程中会了解机器学习的一些基本概念和

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