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涛哥java

发布时间:2022-01-20 08:59:01

A. java的集合类问题

dcinfo设置成局部变量
while (rs.next()) {
Dcinfo dcinfo = new Dcinfo();
dcinfo.setDc_name(rs.getString("dc_name"));
dcinfo.setDd_dl(rs.getString("dd_dl"));
dcinfo.setArea(rs.getString("area"));
list.add(dcinfo); }

B. 2019年十大最佳深度学习框架

作者 | Python语音识别

来源 | 涛哥聊Python

虽然我们大多数人都惊叹为什么DL这么好?在使用大量数据进行训练时,它在准确性方面非常出色。近几年随着深度学习算法的发展,出现了很多深度学习的框架,这些框架各有所长,各具特色。下面将为大家介绍2019年最受欢迎的十大深度学习框架。

TensorFlow

谷歌的Tensorflow可以说是当今最受欢迎的深度学习框架。Gmail,Uber,Airbnb,Nvidia以及其他许多知名品牌都在使用。TF是目前深度学习的主流框架,Tensorflow主要特性:

TensorFlow支持python、JavaScript、C ++、Java和Go,C#和Julia等多种编程语言。 TF不仅拥有强大的计算集群,还可以在iOS和Android等移动平台上运行模型。 TF编程入门难度较大。初学者需要仔细考虑神经网络的架构,正确评估输入和输出数据的维度和数量。 TF使用静态计算图进行操作 。也就是说我们需要先定义图形,然后运行计算,如果我们需要对架构进行更改,我们会重新训练模型。选择这样的方法是为了提高效率,但是许多现代神经网络工具能够在学习过程中考虑改进而不会显着降低学习速度。在这方面,TensorFlow的主要竞争对手是PyTorch 。

TensorFlow优点:

它非常适合创建和试验深度学习架构,便于数据集成,如输入图形,SQL表和图像。 它得到谷歌的支持,这就说明该模型短期内不会被抛弃,因此值得投入时间来学习它。 PyTorch

Tensorflow之后用于深度学习的主要框架是PyTorch。PyTorch框架是Facebook开发的,已被Twitter和Salesforce等公司使用。

PyTorch基本特性:

与TensorFlow不同,PyTorch库使用动态更新的图形进行操作 。这意味着它可以在流程中更改体系结构。 在PyTorch中,您可以使用标准调试器 ,例如pdb或PyCharm。

PyTorch优点:

训练神经网络的过程简单明了。同时,PyTorch支持数据并行和分布式学习模型,并且还包含许多预先训练的模型。 PyTorch更适合小型项目和原型设计。 Sonnet

Sonnet深度学习框架是建立在TensorFlow的基础之上。它是DeepMind用于创建具有复杂架构的神经网络。

Sonnet基本特性:

面向对象的库,在开发神经网络(NN)或其他机器学习(ML)算法时更加抽象。 Sonnet的想法是构造对应于神经网络的特定部分的主要Python对象。此外,这些对象独立地连接到计算TensorFlow图。分离创建对象并将其与图形相关联的过程简化了高级体系结构的设计。

Sonnet优点:

Sonnet的主要优点是可以使用它来重现DeepMind论文中展示的研究,比Keras更容易,因为DeepMind论文模型就是使用Sonnet搭建的。 Keras

Keras是一个机器学习框架,如果您拥有大量数据和/或你想快速入门深度学习,那么Keras将非常适合学习。Keras是TensorFlow高级集成APi,可以非常方便的和TensorFlow进行融合。这是我强烈推荐学习的一个库。

Keras基本特性:

除了Tensorflow之外,Keras还是其他流行的库(如Theano和CNTK)的高级API。 在Keras中更容易创建大规模的深度学习模型,但Keras框架环境配置比其他底层框架要复杂一些。

Keras优点:

对于刚刚入门的人来说,Keras是最好的深度学习框架。它是学习和原型化简单概念的理想选择,可以理解各种模型和学习过程的本质。 Keras是一个简洁的API。 可以快速帮助您创建应用程序。 Keras中代码更加可读和简洁。 Keras模型序列化/反序列化API,回调和使用Python生成器的数据流非常成熟。

顺便说一下TensorFlow和Keras的对比:

PS:Tensorflow处于底层框架:这和MXNet,Theano和PyTorch等框架一样。包括实现诸如广义矩阵 - 矩阵乘法和诸如卷积运算的神经网络原语之类的数学运算。

Keras处于高度集成框架。虽然更容易创建模型,但是面对复杂的网络结构时可能不如TensorFlow。

MXNet

MXNet是一种高度可扩展的深度学习工具,可用于各种设备。虽然与TensorFlow相比,它似乎没有被广泛使用,但MXNet的增长可能会因为成为一个Apache项目而得到提升。

MXNet基本特性:

该框架支持多种语言,如C ++,Python,R,Julia,JavaScript,Scala,Go,甚至Perl。 可以在多个GPU和许多机器上非常有效地并行计算。

MXNet优点:

支持多个GPU(具有优化的计算和快速上下文切换) 清晰且易于维护的代码(Python,R,Scala和其他API) 快速解决问题的能力(对于像我这样的深度学习新手至关重要)

虽然它不像TF那么受欢迎,但MXNet具有详细的文档并且易于使用,能够在命令式和符号式编程风格之间进行选择,使其成为初学者和经验丰富的工程师的理想选择。

GLUON

Gluon是一个更好的深度学习框架,可以用来创建复杂的模型。GLUON基本特性:

Gluon的特殊性是具有一个灵活的界面,简化了原型设计,构建和培训深度学习模型,而不会牺牲学习速度。 Gluon基于MXNet,提供简单的API,简化深度学习模型的创建。 与PyTorch类似,Gluon框架支持使用动态图表 ,将其与高性能MXNet相结合。从这个角度来看,Gluon看起来像是分布式计算的Keras非常有趣的替代品。

GLUON优点:

在Gluon中,您可以使用简单,清晰和简洁的代码定义神经网络。 它将训练算法和神经网络模型结合在一起,从而在不牺牲性能的情况下提供开发过程的灵活性。 Gluon可以定义动态的神经网络模型,这意味着它们可以动态构建,使用任何结构,并使用Python的任何本机控制流。 SWIFT

当你听到Swift时,您可能会考虑iOS或MacOS的应用程序开发。但是如果你正在学习深度学习,那么你一定听说过Swens for Tensorflow。通过直接与通用编程语言集成,Swift for TensorFlow可以以前所未有的方式表达更强大的算法。SWIFT基本特性:

可以轻松获得可微分的自定义数据结构。 下一代API 。通过实践和研究获得的新API更易于使用且更强大。 在TensorFlow的基础上 ,Swift API为您提供对所有底层TensorFlow运算符的直接调用。 基于Jupyter、LLDB或者Swift in Colab的编程工具提高了您的工作效率。

SWIFT优点:

如果动态语言不适合您的任务,那么这将是一个很好的选择。当你训练运行了几个小时,然后你的程序遇到类型错误,那么使用Swift,一种静态类型语言。您将看到代码错误的地方。 Chainer

直到CMU的DyNet和Facebook的PyTorch出现之前,Chainer是动态计算图或网络的领先神经网络框架,它允许输入数据长度不一致。chainer基本特性:

Chainer代码是在Numpy和CuPy库的基础之上用纯Python编写的, Chainer是第一个使用动态架构模型的框架。

Chainer优点:

通过自己的基准测试,Chainer明显比其他面向Python的框架更快,TensorFlow是包含MxNet和CNTK的测试组中最慢的。 比TensorFlow更好的GPU和GPU数据中心性能。最近Chainer成为GPU数据中心性能的全球冠军。 DL4J

那些使用Java或Scala的人应该注意DL4J(Deep Learning for Java的简称)。DL4J的基本特性:

DL4J中的神经网络训练通过簇的迭代并行计算。 该过程由Hadoop和Spark架构支持。 使用Java允许您在Android设备的程序开发周期中使用。

DL4J优点:

如果您正在寻找一个良好的Java深度学习框架,这会是一个非常好的平台。 ONNX

ONNX项目诞生于微软和Facebook,旨在寻找深度学习模型呈现的开放格式。ONNX简化了在人工智能的不同工作方式之间传递模型的过程。因此ONNX具有各种深度学习框架的优点。

ONNX基本特性:

ONNX使模型能够在一个框架中进行训练并转移到另一个框架中进行推理。ONNX模型目前在Caffe2,Microsoft Cognitive Toolkit,MXNet和PyTorch中得到支持,并且还有许多其他常见框架和库的连接器。

ONNX优点:

对于PyTorch开发人员来说,ONNX是一个好的选择。但是对于那些喜欢TensorFlow的人来说,Keras等可能好一点。 总结

那么您应该使用哪种深度学习框架?下面是几点建议:

如果你刚刚开始学习,那么最好的选择是Keras 。 出于研究目的,请选择PyTorch 。 对于生产,您需要关注环境。因此对于Google Cloud,最好的选择是TensorFlow ,适用于AWS - MXNet和Gluon 。 Android开发人员应该关注D4LJ ,对于iOS来说, Core ML会破坏类似的任务范围。 最后, ONNX将帮助解决不同框架之间的交互问题。

C. 5门前途美好的编程语言

作者 | Nick Kolakowski

来源 | 涛哥聊Python

前不久, Dice Insights(提供求职消息的技术职业消息服务的网站)研究了 TIOBE 和 RedMonk 的编程语言排名,以及自己网站的招聘信息数据库,得出了5门可能衰落的编程语言。

接着,Dice Insights再次公布了在未来几年使用量飙升的5门编程语言。这些结论是依靠强大的数据推断出来的,得出来的结果,有些是在意料之中,有些可能会让你大跌眼镜,我们一起来看看:

1、Swift

苹果想要把Objective-C淘汰,算起来,Objective-C已经有35年的历史了,一直被用于构建苹果生态系统的应用程序,而今苹果想用Swift替代Objective-C,Swift是苹果五年前发布的语言,根据分析公司RedMonk的长期语言排名,自创建以来,Swift的使用率迅速飙升,能够得到这样的反馈,苹果公司自然很满意。

话虽如此,想要真正淘汰Objective-C也不是那么简单的,这主要是因为在过去的35年里产生的大量遗留代码,但随着苹果打压力度不断加大,Objective-C迟早有一天还是会被淘汰,而Swift会真正成为为苹果应用程序提供动力的中坚力量,此外,苹果跨平台应用支持的计划会加速Swift的发展。

2、Kotlin

Kotlin正在崛起,十年前,Kotlin只是俄罗斯的一个岛屿,而今,它还是一门编程语言,Kotlin之所以能一跃成名,都要归功于谷歌将其定义为Android 的“一级”开发语言。

可以说,通过选择Kotlin,谷歌减少了对Java的依赖,而且Java是谷歌和Oracle法律纠纷的原因所在,无论谷歌的律师们是否推动了公司对Kotlin的支持,我们都能看出,许多开发者都很喜欢这门编程语言,因为其灵活的特性。

早在2018年,Pusher就发起了一项开发者调查,数据显示,归功于Android,Kotlin的使用率正在爆发式增长,大部分开发者在他们的工作中或副业的项目中使用Kotlin编程,Pusher还补充道:说到Kotlin最受青睐的特性,大多数开发者表示Kotlin是安全的,80%的开发者喜欢null安全,其次是扩展函数,Java的简化互操作性和数据类。

但是换句话说,Kotlin似乎也没有别的发展空间了,因为这种编程语言很难扩展到Android生态系统之外,拓展到其他领域。

3、Python

Python是门庞大的编程语言,被世界各地的开发人员广泛使用,根据TIOBE指数显示,Python的受欢迎程度不断在攀升,甚至对其他编程语言已经产生威胁,而且实际上,人们正不断发现Python的新用途

考虑到Python已经拥有强大的用户基础,而且它被广泛应用于大量的业务当中,因此,Python在短期内消亡的可能性微乎其微,唯一令人疑惑的是,这种编程语言能发展到何种程度,以及下一步它将占领哪些行业。

4、Groovy

Groovy在TIOBE排名上的上升得益于广泛的IDE支持、与Java的相似性以及与流行的开源自动化服务器Jenkins的集成。它已经成为许多系统中的“编程语言粘合剂”,所以说,它的未来似乎很光明。

5、TypeScript

在这里,我们将Typescript也称之为编程语言,它是JavaScript的一个超集,一些开发人员认为它并不是一门“完整”的编程语言,因为它可以被转换成JavaScript 。

无论你如何定义它,在RedMonk和GitHub的月度报告上,对Typescript的评级都是快速增长,TIOBE也曾暗示TypeScript甚至开始蚕食JavaScript的市场份额。

不管你是否认为TypeScript是一个“全新改进的”JavaScript,都无法否认很多技术专家认为TypeScript在未来几年还有发展的空间。

以上就是Dice为大家总结出的5门未来前途大好的编程语言,你赞同么?

D. 今年毕业了,计算机的,听说培训后工资会高,这是真的吗

大体上差不多吧,你要想你在学校学的是什么?更多的是基础理论,学扎实了也能进企业,但是企业知道你什么水平,会有一个培养的过程。而培训机构培训,是有针对性的,就是实际应用,比如说中公优就业会有大量的真实项目来操作快速积累经验。倒了就业期,企业知道你的水品,是能够上手有一定产出的,工资肯定是不一样的。

E. 选择大数据培训去哪家好

相信在IT领域发展的同学对大数据很熟悉。大数据编程语言排行中一直处于领先地位,这可以直接体现大数据的重要。因此很多同学准备参加大数据培训机构系统学习。那么,大数据培训机构哪家比较好?下面我们介绍一下。

随着大数据的普及,越来越多的人了解大数据,企业也会对求职者提出更高的要求,他们想招聘一些能马上开始工作的人,所以往往会招聘一些有项目开发经验的人。这就是为什么那么多计算机专业的大学生找不到工作,所以越来越多的大学生会选择在毕业前后参加一些专业的大数据培训课程,以增加他们的实践经验。只有增强自己的力量,才能立于不败之地。

大数据培训机构哪家比较好?判断大数据培训机构好与坏主要看以下几个方面

1.看教学课程内容

学习大数据技术,最主要是与时俱进,掌握的技术点能够满足时下企业的用人需求。而想要了解一家培训机构所提供的课程是否新颖,也可以去机构的官网上看看,了解自己想学习的学科的课程大纲。看看学习路线图是如何安排的,有没有从零到一的系统搭建,是不是有强化实训、实操的比重,有尽量多的项目实战。因为企业对大数据从业者的技术能力和动手实战能力要求较高。

2.看师资力量

因为大数据开发技术知识的专业性很强,如果盲目去学很容易走进误区。相反,有讲师带领,站在巨人的肩膀上,往往事半功倍。毕竟现在这个时代只要多跟别人交流才能获得更多更有价值的信息,初学者千万不能闭门造车。

3.看口碑

行业内口碑比较好,学生对培训机构比较认可,这种机构把精力放在了学生身上的机构,才是做教育的应有态度。

4.看就业情况

以学生就业为目标的培训机构现在才是最主要的。要知道就业也是教学成果的体现,没有好的教学保证是做不到好的就业的。

5.上门免费试听

试听是为了更好的去感受培训机构的课程内容、讲课风格、班级氛围等,同时也能通过和班上在读同学进行交流,更进一步去了解这家培训机构各个方面是否符合自己的需要

F. java中的返回值问题。

在book类中的p_speed方法你加一行 speed = a; 代码就可以了.不然你的输出全是------汽车没有超速 还有就是把ai.p_speed(70); 改成ai.p_speed(81);

G. 大数据培训机构哪家好点哪个好

想要了解一个培训机构怎么样最好还是自己去实地看看,并且建议你多去几家看看相互之回间有答个对比,最好能够试学几天,但是你最好问问是不是免费一毛钱都不出的那种试学,要不然就不要考虑了,当初选培训班就被坑过,说多了都是泪,唉!

H. 求adobe premiere pro cs6简体中文完整版的下载地址和破解补丁,谢谢!

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