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初学者微策略教程

注: 初学者微策略教程 关于onComplete和onError唯一并且互斥这一点, 是需要自行在代码中进行控制, 如果你的代码逻辑中违背了这个规则, 并不一定会导致程序崩溃. 比如发送多个onComplete是可以正常运行的, 依然是收到第一个onComplete就不再接收了, 但若是发送多个onError, 则收到第二个onError事件会导致程序会崩溃.

谷歌优化教程,SEO初学者优化网站7个必读指南(2022更新)

谷歌优化, 中文翻译为:搜索引擎优化 (是Search Engine Optimization的首字母缩写,简称SEO), 是不断优化网站内容和体验,提升网站在谷歌搜索引擎自然搜索结果中获得更高排名的做法, 在外贸这个领域,搜索引擎最常用的就是Google,谷歌优化也就是谷歌排名优化,也有SEO搜索引擎优化、谷歌排名、网站优化、谷歌SEO、Google SEO、关键词排名优化、SEO排名优化或Google优化等10多种不同叫法。

当然,谷歌优化不仅仅是优化你的网站,在整个实施SEO工作的过程中,需要根据Google搜索引擎的网站排名规则进行网站的规划,网页的设计,以确保网站从内容、结构、链接等尽量符合Google优化排名规律,能在Google搜索结果中获得较好的排位,让更多的潜在客户能够很快地找到,从而求得网络营销效果的最大化。

二、你需要谷歌优化吗?

谷歌优化,就是针对谷歌做搜索排名优化。为了更好理解外贸人需不需要谷歌SEO,我们来这样拆分:谷歌(The Best Search Engine: Google ) + 优化(Optimization)

华为HCNA/HCNP安全入门初学者自学视频教程(肖哥)

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1.1-华为安全课程简介

1.2-华为防火墙模拟器使用_v2

1.3-模拟器无法启动修复

1.初学者微策略教程 4-华为防火墙基础命令简介

1.5-华为防火墙web配置界面介绍_v2

1.6-IP地址、网段

1.7-公网、私网

1.8-数据包组成结构

1.9-TCP UDP 区别

1.10-端口测试和系统防火墙

1.11-单播、组播、广播

1.12-网关和DNS

1.13-企业网简介

1.14-路由器 交换机 集线器 防火墙 区别

1.15-直连路由

1.16-静态路由

1.17-缺省路由

1.18-动态路由OSPF

1.19-ACL 访问控制列表

1.初学者微策略教程 20-NAT 网络地址翻译

1.22-Linux 初学者微策略教程 系统简介

1.21-思科 锐捷命令简介

1.23-攻击工具 Kali Linux 安装

1.24-linux 初学者微策略教程 基本指令

1.25-Kali linux 网络配置

1.26-SSH 远程登录调试kali

1.27-在windows 和kali 之间传输文件

1.28-DOS 攻击

1.29-SQL注入攻击

1.30-XSS 跨站脚本攻击

1.31-病毒和木马区别

1.32-木马

1.33-勒索病毒

HCNA HCNP HCIE华为认证 (667382781)

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肖哥学院 讲师简介:肖宗鹏 (肖哥) 肖老师,思科CCIE#27529,华为HCIE,红帽RHCE,微软MCSE。具有8年一线实战经验及教学经验,培训过CCNA、CCNP、CCIE、华为HCNA、HCNP 、HCIE、Linux ( RHCE) 、windows server 2008 、Vmware虚拟化、华三 H3CNE 等课程,是IT圈内为数不多的全能讲师之一。

TensorFlow 2 快速教程,初学者入门必备

TensorFlow 2 带来的最大改变之一是将 1.x 的 Graph Execution(图与会话机制)更改为 Eager Execution(动态图机制)。在 1.x 版本中,低级别 TensorFlow API 首先需要定义数据流图,然后再创建 TensorFlow 会话,这一点在 2.0 中被完全舍弃。TensorFlow 2 中的 Eager 初学者微策略教程 Execution 是一种命令式编程环境,可立即评估操作,无需构建图。

所以说,TensorFlow 的张量运算过程可以像 NumPy 一样直观且自然了。接下来,我们以最简单的加法运算为例:

如果你接触过 1.x 版本的 TensorFlow,你要知道一个加法运算过程十分复杂。我们需要初始化全局变量 → 建立会话 → 执行计算,最终才能打印出张量的运算结果。

Eager Execution 带来的好处显而易见,其进一步降低了 TensorFlow 的入门门槛。之前的 Graph Execution 模式,实际上让很多人在入门时都很郁闷,因为完全不符合正常思维习惯。

你应该能够感觉到,这些常用 API 都能在 NumPy 中找到对应的方法,这也就是课程需要你预先熟悉 NumPy 的原因。由于函数实在太多太多。一般来讲,除了自己经常使用到的,都会在需要某种运算的时候,查阅官方文档。

所以说,你可以把 TensorFlow 理解成为 TensorFlow 式的 NumPy + 为搭建神经网络而生的 API。

TensorFlow 初学者微策略教程 中,你可以使用 tf.GradientTape 跟踪全部运算过程,以便在必要的时候计算梯度。

image

所以,当 w 等于 1 时,计算结果为 2。

tf.GradientTape 会像磁带一样记录下计算图中的梯度信息,然后使用 .gradient 即可回溯计算出任意梯度,这对于使用 TensorFlow 低阶 API 构建神经网络时更新参数非常重要。

上面,我们已经学习了 TensorFlow 初学者微策略教程 核心知识,接下来将对 TensorFlow API 中的常用模块进行简单的功能介绍。对于框架的使用,实际上就是灵活运用各种封装好的类和函数。由于 TensorFlow API 数量太多,迭代太快,所以大家要养成随时 查阅官方文档 的习惯。

  • tf.:包含了张量定义,变换等常用函数和类。
  • tf.data:输入数据处理模块,提供了像 tf.data.Dataset 等类用于封装输入数据,指定批量大小等。
  • tf.image:图像处理模块,提供了像图像裁剪,变换,编码,解码等类。
  • tf.keras:原 Keras 框架高阶 初学者微策略教程 API。包含原 tf.layers 中高阶神经网络层。
  • tf.linalg:线性代数模块,提供了大量线性代数计算方法和类。
  • tf.losses:损失函数模块,用于方便神经网络定义损失函数。
  • tf.math:数学计算模块,提供了大量数学计算函数。
  • tf.saved_model:模型保存模块,可用于模型的保存和恢复。
  • tf.train:提供用于训练的组件,例如优化器,学习率衰减策略等。
  • tf.nn:提供用于构建神经网络的底层函数,以帮助实现深度神经网络各类功能层。
  • tf.estimator:高阶 API,提供了预创建的 Estimator 或自定义组件。

在构建深度神经网络时,TensorFlow 可以说提供了你一切想要的组件,从不同形状的张量、激活函数、神经网络层,到优化器、数据集等,一应俱全。由于 TensorFlow 包含的接口太多,每个都拿出来练习变得不切实际。关于TensorFlow 2.0 的基础内容就到这里!

初学者微策略教程

今天我用两根水管代替观察者和被观察者, 试图用通俗易懂的话把它们的关系解释清楚, 在这里我将从事件流这个角度来说明RxJava的基本工作原理。


上面一根水管为事件产生的水管,叫它 上游 吧,下面一根水管为事件接收的水管叫它 下游 初学者微策略教程 吧。

两根水管通过一定的方式连接起来,使得上游每产生一个事件,下游就能收到该事件。注意这里和官网的事件图是反过来的, 这里的事件发送的顺序是先1,后2,后3这样的顺序, 事件接收的顺序也是先1,后2,后3的顺序, 我觉得这样更符合我们普通人的思维, 简单明了.

这里的 上游 和 下游 就分别对应着RxJava中的 Observable 和 Observer ,它们之间的连接就对应着 subscribe() ,因此这个关系用RxJava来表示就是:

注意: 只有当上游和下游建立连接之后, 上游才会开始发送事件. 也就是调用了 subscribe() 方法之后才开始发送事件.

接下来解释一下其中两个陌生的玩意: ObservableEmitter 和 Disposable .

ObservableEmitter: Emitter是发射器的意思,那就很好猜了,这个就是用来发出事件的,它可以发出三种类型的事件,通过调用emitter的 onNext(T value) 、 onComplete() 和 onError(Throwable error) 就可以分别发出next事件、complete事件和error事件。

  • 上游可以发送无限个onNext, 下游也可以接收无限个onNext.
  • 当上游发送了一个onComplete后, 上游onComplete之后的事件将会 继续 发送, 而下游收到onComplete事件之后将 不再继续 接收事件.
  • 当上游发送了一个onError后, 上游onError之后的事件将 继续 发送, 而下游收到onError事件之后将 不再继续 接收事件.
  • 上游可以不发送onComplete或onError.
  • 最为关键的是onComplete和onError必须唯一并且互斥, 即不能发多个onComplete, 也不能发多个onError, 也不能先发一个onComplete, 然后再发一个onError, 反之亦然

注: 关于onComplete和onError唯一并且互斥这一点, 是需要自行在代码中进行控制, 如果你的代码逻辑中违背了这个规则, 并不一定会导致程序崩溃. 比如发送多个onComplete是可以正常运行的, 依然是收到第一个onComplete就不再接收了, 但若是发送多个onError, 则收到第二个onError事件会导致程序会崩溃.




介绍了ObservableEmitter, 接下来介绍Disposable, 这个单词的字面意思是一次性用品,用完即可丢弃的. 那么在RxJava中怎么去理解它呢, 对应于上面的水管的例子, 我们可以把它理解成两根管道之间的一个机关, 当调用它的 dispose() 方法时, 它就会将两根管道切断, 从而导致下游收不到事件.

注意: 调用dispose()并不会导致上游不再继续发送事件, 上游会继续发送剩余的事件.

来看个例子, 我们让上游依次发送 1,2,3,complete,4 ,初学者微策略教程 在下游收到第二个事件之后, 切断水管, 看看运行结果:

从运行结果我们看到, 在收到onNext 2这个事件后, 切断了水管, 但是上游仍然发送了3, complete, 4这几个事件, 而且上游并没有因为发送了onComplete而停止. 同时可以看到下游的 onSubscribe() 方法是最先调用的.

Disposable的用处不止这些, 后面讲解到了线程的调度之后, 我们会发现它的重要性. 随着后续深入的讲解, 我们会在更多的地方发现它的身影.