实验室听课总结

前一阵子听了实验室学长们的经验分享，深有感触，今日做个记录以便于后日回忆
(其实是用来记录的本子差一点丢了，以后再丢就找不到了就先云记录一下）

注：由于本人目前对相关知识不太了解，所以大多以引用为主,求大佬轻喷

一.JAVA相关

1.JAVA初级

1.1 Java封装、继承和多态

https://blog.csdn.net/wu371894545/article/details/53316117
https://www.cnblogs.com/pssp/p/6292665.html
https://www.tianmaying.com/tutorial/java-extends

1.2 面向对象编程（Object Oriented Programming,简称OOP）

https://blog.csdn.net/weixin_36024609/article/details/68927312
https://www.cnblogs.com/hbai/p/5106635.html

2.JAVA进阶

2.1 高并发，多线程，分布式

https://blog.csdn.net/bntX2jSQfEHy7/article/details/86486223
https://www.cnblogs.com/android-blogs/p/5765148.html

2.2 JVM的使用

由于JAVA没有类似C语言那种根据系统或IDE会影响代码运行的情况，所以JAVA语言在全平台使用效果都相同。
https://blog.csdn.net/qq_41701956/article/details/80020103
https://blog.csdn.net/qq_41701956/article/details/81664921

2.3 其他

要学好JAVA，需要针对性学习数据结构与算法（代码底层逻辑）计算机组成原理，计算机网络。
到了后期可以对TCP/IP，HTTP进行泛学，多摸一摸就可以。
JAVA中的Token（HTTP相关）

2.4 数据库增删改查（CRUD）（必会）

关系型数据库,MYSQL（有整齐的行列规定，统一的数据类型），需要各种事务处理。
非关系型数据库，NOSQL（无严格的数据类型的限制，类似于json）

2.5 java SSM框架（Spring+SpringMVC+MyBaitis）

要点：
Java Spring AOP技术的使用
JAVA Swagger2的使用
RESTful API的使用

2.6 java 前端（HTML(5),CSS,JS，axios,vue）

HTML:网页简易搭建
CSS:修饰HTML元素
JS（JavaScript）:可插入 HTML 页面的编程代码。用于HTML页面的各种操作（如验证，编辑事件等）
注:JavaScript与JAVA没有半点关系，起这个名字是为了蹭热度
AXIOS:用于向服务器端发送请求
vue:一套构建用户界面的渐进式框架。

2.7 Linux操作系统基础

由于JAVA代码在任何端都可以无差别地进行运行，而且Linux系统可操作性高，可以将资源完全支配，大型企业服务器端几乎都是使用Linux系统。

2.8 Redis

REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。
通常被称为数据结构服务器

2.9 代码风格

建议参考阿里人写的代码规范，不只是对java，对其他类型语言也很有用。

2. 10 软件测试

黑盒测试：完全模拟用户进行操作
白盒测试：开发者对程序进行极端环境测试。

2.11 UML图及需求分析

UML（Unified Modeling Language）中文统一建模语言，是一种开放的方法，用于说明、可视化、构建和编写一个正在开发的、面向对象的、软件密集系统的制品的开放方法。UML展现了一系列最佳工程实践，这些最佳实践在对大规模，复杂系统进行建模方面，特别是在软件架构层次已经被验证有效。 --WIKIPEDIA

2.12 自然语言加密

对称加密（如wifi密码）：可进行正反向解密
非对称：速度快且不可变（RSA方法）
单向加密（MD5）：不可逆破解，较为常见。

建议：学习时需要多看看源代码和文档巩固知识

二.PYTHON/MATLAB相关

利用python进行数据分析

1.创造环境并对其进行标准定义

如：如何判断一个人得了糖尿病？
设定指标（index）：如使用年龄层，人种，糖日常摄入量等指标对其进行判断。

2. 数据整合

使用MATLAB（小型数据）/PYTHON（numpy/pandas）
软件：SAS/SPSS（作数据处理统计用）

至此你可以从1，2点中列出函数关系以便于构图及计算
推荐书籍：
《统计学习方法》（李航）
《MATLAB在数学建模中的运用》

另外建议多看博客 做统计，机器学习。

3.计算

作用：
构造数据集（矩阵）
预测未来

算法：梯度算法（变化最快的方向）
可行方向与最优方向相反。

三.CNN卷积神经网络

1.卷积

1.1 卷积核

含有特征的小型矩阵
如果做图像识别会规定为标定颜色的矩阵。
图像识别的过程中，卷积核会和原图作对比进行特征识别，识别出来则为匹配成功。

2.池化

对图像进行进一步处理，构造学习模型。

3.全连接

将矩阵拉伸，进行连接，提高识别率。