- 深度学习主流开源框架:Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer
seasonsyy
深度学习小知识深度学习开源框架pytorch
2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构(都是高维数组)Caffe“在工业中应用较为广泛”,“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位:快速实验研究”,“简单”,“灵活”TensorTheanoד用于处理大规模神经网络的训练”,“不支持移动设备”,“不能应用于工业环境”,“编译复杂模型时
- onnx基础
whyte王
python
初次编辑时间:2024/2/7;最后编辑时间:2024/2/12定义:ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放式的文件格式,用于存储训练好的机器学习模型。它使得不同的人工智能框架(如PyTorch、MXNet、Tensorflow)可以采用相同格式存储模型数据并交互。Basic当我们加载了一个ONNX之后,我们获得的就是一个ModelProto,它包含了一些版本信息
- MxNet源码解析(1) KVStore,pslite源码解析
Junr_0926
1.前言从毕业开始工作已经两个多月,这期间相当一部分的时间都用在了对MxNet的学习上,而在MxNet的众多部分中,又是pslite这一部分接触最多。因此,今天将我一直以来的学习过程中的心得和收获总结在这里,也为以后对MxNet的继续学习做一个铺垫2.MxNet构成MxNet作为一个深度学习框架,它最大的特点应该是分布式训练的支持了。从初次接触MxNet到现在的两个多月里,我认为MxNet主要有以
- 人脸识别数据集整理
想努力的人
人脸识别深度学习人工智能计算机视觉
转自:人脸识别数据集整理-陈晓涛-博客园insightface提供整理了mtcnn裁剪112x112,mxnet二进制方式保存的数据集https://github.com/deepinsight/insightface/wiki/Dataset-Zoo人脸识别训练数据集:CASIA-Webface(10Kids/0.5Mimages)CASIAWebFaceDataset是一个大规模人脸数据集,主
- 深度学习-随机梯度下降
白云如幻
PyTorch深度学习机器学习算法人工智能
在训练过程中使用随机梯度下降,但没有解释它为什么起作用。为了澄清这一点,将继续更详细地说明随机梯度下降(stochasticgradientdescent)。%matplotlibinlineimportmathfrommxnetimportnp,npxfromd2limportmxnetasd2lnpx.set_np()随机梯度更新在深度学习中,目标函数通常是训练数据集中每个样本的损失函数的平均
- 动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)
SnailTyan
文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记!高维线性回归使用线性函数$y=0.05+\sum_{i=1}^p0.01x_i+\text{noise}$生成数据样本,噪音服从均值0和标准差为0.01的正态分布。#导入mxnetimportrandomimportmxnetasmx#设置随机种子random.seed(2)mx.ran
- 2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow?
NCHU-Net
人工智能人工智能深度学习pytorchtensorflow
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用多层神经网络来模拟人类的学习和推理能力,解决各种复杂的问题,如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。深度学习框架是一种软件工具,它提供了构建、训练、测试和部署深度学习模型的便利,使得开发者和研究者可以更高效地进行深度学习的开发和应用。目前,市场上有许多不同的深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Caffe2
- mxnet版本与numpy,requests等都不兼容问题
Bian~
numpymxnetpython
简介跟着李沐学AI时遇到的mxnet环境问题。问题使用pipinstallmxnet时会重新安装相匹配的numpy和requests,而这新安装的这两个版本不满足d2l所需的版本。然后报错:ERROR:pip'sdependencyresolverdoesnotcurrentlytakeintoaccountallthepackagesthatareinstalled.Thisbehaviouri
- 初学AI-动手安装mxnet
小白天天向上
mxnet人工智能深度学习
最近看到网络上介绍的《动手学深度学习》,感觉是一本理论结合实际的好书。参考链接如下:《动手学深度学习》—动手学深度学习2.0.0documentation心痒之下开始动手安装,没想到花费自己两天实际搞明白如何安装。以下记录自己的心路历程,哈哈。书上介绍的第一步安装Minicoda,其实也可以安装Anacoda,不影响后面的MXNET安装。书上没有介绍MXNET的运行环境,实际上MXNET只能运行在
- Mxnet导出onnx模型
上单之光
模型部署mxnet人工智能深度学习
Mxnet导出onnx模型requirementsmxnet==1.9.1python3.8+onnxsim导出模型importosimportmxnetasmximportnumpyasnpimportonnxfromonnximportcheckerfrommxnet.onnximportexport_modelfrommxnet.gluon.model_zooimportvisionfrom
- mxnet和numpy版本对应
Edison/
pythonmxnet
关于安装mxnet与numpy版本冲突解决方法下载anaconda32019.7python3.7版本mxnet1.6.0版本numpy1.16.x成功运行
- 安装mxnet详细版
江江酱₍ᐢ..ᐢ₎♡
mxnet人工智能深度学习pythonpipcondaipython
一、mxnet简介MXNet是一个开源的深度学习框架,由亚马逊公司发起并维护。它支持多种编程语言,包括Python、C++、R、Scala等,可以在CPU、GPU和分布式环境下运行。MXNet提供了丰富的神经网络层和优化算法,可以用于各种深度学习任务,如图像分类、目标检测、语音识别等。同时,MXNet还具有高效、灵活、易用等特点,受到了广泛的关注和应用。二、安装过程及遇到的困难步骤一:直接Win+
- 【避免踩坑+报错】Python mxnet包成功安装指南
_普
mxnet人工智能深度学习python经验分享
一.确保已经安装Anaconda二.打开root环境控制台,执行【mxnet】包相关安装指令。1.创建python3.7.0环境condacreate-nnamepython=3.7.0【测试mxnet在python3.7.0x以上版本使用大概率会报错,这里使用低版本python环境】ps:如果在这一步创建环境报错可以考虑卸载【Anaconda】重装2.激活环境condaactivatename三
- [动手学深度学习-PyTorch版]-8.4计算性能-多GPU计算
蒸饺与白茶
8.4多GPU计算注:相对于本章的前面几节,我们实际中更可能遇到本节所讨论的情况:多GPU计算。原书将MXNet的多GPU计算分成了8.4和8.5两节,但我们将关于PyTorch的多GPU计算统一放在本节讨论。需要注意的是,这里我们谈论的是单主机多GPU计算而不是分布式计算。如果对分布式计算感兴趣可以参考PyTorch官方文档。本节中我们将展示如何使用多块GPU计算,例如,使用多块GPU训练同一个
- 模型优化论文笔记6----MobileNets采用深度可分离卷积在权衡精度的同时减小模型尺寸和时延
JaJaJaJaaaa
模型优化卷积神经网络深度学习
《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861MXNet框架代码:https://github.com/miraclewkf/mobilenet-MXNet1.主要思想介绍了两种简单的全局超参数用以平衡时延和准确率,构建
- 打破硬件壁垒:TVM 助力 AI技术跨平台部署
程序边界
人工智能
文章目录《TVM编译器原理与实践》编辑推荐内容简介作者简介目录前言/序言获取方式随着人工智能(ArtificialIntelligence,AI)在全世界信息产业中的广泛应用,深度学习模型已经成为推动AI技术革命的关键。TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等深度学习模型已经在服务器级GPU上取得了显著的成果。然而,大多数现有的系统框架只针对小范围的服务器级GPU进行过优化,
- ART-Adversarial Robustness Toolbox检测AI模型及对抗攻击的工具
Rnan-prince
网络安全人工智能python
一、工具简介AdversarialRobustnessToolbox是IBM研究团队开源的用于检测模型及对抗攻击的工具箱,为开发人员加强AI模型被误导的防御性,让AI系统变得更加安全,ART支持所有流行的机器学习框架(TensorFlow,Keras,PyTorch,MXNet,scikit-learn,XGBoost,LightGBM,CatBoost,GPy等),所有数据类型(图像,表格,音频
- JAVA 程序员的宝藏 AI 工具箱 – Deep Java Library (DJL)
Lannnking
转载自知乎前言这几年深度学习的爆发带来了一个未曾预料到的结果,Python这个曾经小众的语言突然之间变得炙手可热。究其原因,在Python的生态中我们可以容易的找到许多的资源。例如,NumPy用于数据计算、Matplotlib用于数据可视化以及MXNet、PyTorch、TensorFlow等一众深度学习框架。相比之下,尽管Java语言仍是最流行的语言之一,拥有为数众多的开发者,尤其在企业市场拥有
- MxNet源码解析(2) symbol
Junr_0926
1.前言我们在训练之前,先建立好一个图,然后我们可以在这个图上做我们想做的优化,这种形式称为SymbolicPrograms。相对应的是ImperativePrograms,也就是每一句代码都对应着程序的执行,在这种情况下,我们可以写类似于下面的代码:a=2b=a+1d=np.zeros(10)foriinrange(d):d+=np.zeros(10)这在symbolic的方式下是做不到的,因为
- DMLC深度机器学习框架MXNet的编译安装
AI小白龙*
机器学习mxnet人工智能计算机视觉YOLO深度学习tensorflow
这篇文章将介绍MXNet的编译安装。MXNet的编译安装分为两步:首先,从C++源码编译共享库(libmxnet.soforlinux,libmxnet.dylibforosx,libmxnet.dllforwindows)。接着,安装语言包。1.构建共享库依赖目标是构建共享库文件。最小构建需求:最新的支持C++11的C++编译器,比如g++>=4.8,clang一份BLAS库,比如libblas
- AI 训练框架:Pytorch TensorFLow MXNet Caffe ONNX PaddlePaddle
linzhiji
人工智能pytorchtensorflow
https://medium.com/jit-team/bridge-tools-for-machine-learning-frameworks-3eb68d6c6558
- 深度学习之TensorFlow——基本使用
人工智能小豪
neo4jtensorflow人工智能深度学习
一、目前主流的深度学习框架Caffe,TensorFlow,MXNet,Torch,Theano比较库名称开发语言速度灵活性文档适合模型平台上手难易Caffec++/cuda快一般全面CNN所有系统中等TensorFlowc++/cuda/Python中等好中等CNN/RNNLinux,OSX难MXNetc++/cuda快好全面CNN所有系统中等Torchc/lua/cuda快好全面CNN/RNN
- 【AI】模型结构可视化工具Netron应用
TopFancy
人工智能人工智能模型可视化Netron
随着AI模型的发展,模型的结构也变得越来越复杂,理解起来越来越困难,这时候能够画一张结构图就好了,就像我们在开发过程中用到的UML类图,能够直观看出不同层之间的关系,于是Netron就来了。Netron支持神经网络、深度学习和机器学习网络的可视化。支持ONNX,TensorFlowLite,CoreML,Keras,Caffe,Darknet,MXNet,PaddlePaddle,ncnn,MNN
- 深度学习框架 の 动态图 vs 静态图
CW不要无聊的风格
Date:2020/08/03Author:CWForeword:各位炼丹者应该都会有自己常用的一种或几种深度学习框架,如MxNet、Caffe、Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle(百度),甚至是国产新兴框架MegEngine(旷视)、MindSpore(华为)等,在涉及介绍这些框架的时候,都会提及动态图和静态图这样的概念,那么它们究竟是什么意思呢?在框架中又是如何体现
- 深度学习_Softmax简洁实现(Gluon实现)
VictorHong
Softmax多分类简洁实现(Gluon实现)导入必要的包importd2lzhasd2lfrommxnetimportndfrommxnet.gluonimportdataasgdata,lossasgloss,nnfrommxnetimportgluon,init获取和读取数据batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mn
- nvidia-docker gpu环境搭建
chaos_chen
dockergpu环境搭建前言搭建GPU的开发环境需要安装nvidia的驱动、cuda、cudnn等,还要安装tensorflow、pytorch、mxnet等框架,并且驱动版本和框架版本需要相统一,如tensorflow1.9的版本需要对用cuda9.0,如果要升级tensorflow,cuda也要做相应的升级。每次在新机器上部署环境都费时费力,因此急需一套docker来快速移植。安装nvidi
- Win10系统下 Tensorrt C++部署yolov5
o氧气o
YOLO人工智能深度学习
1.TensorRt介绍TensorRt是一个有助于在NVIDIA图形处理单元(GPU)上高性能推理c++库。它旨在与TesnsorFlow、Caffe、Pytorch以及MXNet等训练框架以互补的方式进行工作,专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。一般的深度学习项目,训练时为了加快速度,会使用多GPU并行训练。但在部署推理时,为了降低成本,往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台(比如NVI
- 深度学习工具那么多,究竟哪款最适合你?| 线下沙龙 × 报名
PaperWeekly
又到了炼丹师线下面基时间在之前几期线下沙龙中我们涉及了各类NLP、CV细分领域在现场研讨了大量顶会论文寒冬12月的第一个周末我们想要玩点新花样为大家推荐一些当前最先进的深度学习软件工具毕竟世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型却有着不同的软硬件搭配无论你是TFBoy还是MXNeter都不妨这周日来现场和各家核心工程师、开发者专家互撩届时还有各种正版周边小礼物坐等你们抱回家哟~郑达/亚马逊AWS应用
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- [PyTorch][chapter 7][李宏毅深度学习][深度学习简介]
明朝百晓生
人工智能
前言:深度学习常用的开发平台TensorFlowtorchtheanocaffeDSSTNEmxnetlibdnnCNTK目录:1:深度学习发展历史2:DeepLearning工程简介3:DNN简介一发展历史二DeepLearning工程简介深度学习三大步:定义映射函数(神经网络)定义损失函数通过梯度更新,选择最好的映射函数2.1NeuralNetwork给定了一个函数,可以设置不同的参数,所以对
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
}
const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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