第一周学习进度条

RxSwift 学习笔记第二篇之Observables 我叫柱子哥 #RxSwift rxswift Observable Swift
目录前言一、什么是Observables二、创建Observable的几种方式1.just1.含义2.实用场景2.of1.含义3.from4.create5.interval三、订阅Observable四、取消订阅（DisposeBag）五、常见操作符六、总结前言这篇博客主要介绍Observables的用法。一、什么是ObservablesObservables是Rx的核心。在Rx中我们看到“Ob
华为工程师带你实战C++：专业深度全面完整 6v6-博客华为 c++java
华为工程师带你实战C++：专业深度全面完整本课程以实战为主，课上全部代码均为边讲边手敲，学完此套课程，可以达到一个C++中高级开发者的水平。既适合于刚刚入门有一定的语言基础的人，也适合于有一定的开发经验的人。课程大纲第1章：C++基础与提高1-1C++学习开山篇1-2C到C++类型安全增强1-3Cout格式输出，函数重载初步1-4函数重载原理1-5C++运算符重载初步1-6C++函数默认参数1-7
python 编写接口部署到服务器 TotoBingo python 服务器开发语言运维
python相关学习资料：https://edu.51cto.com/video/4645.htmlhttps://edu.51cto.com/video/1158.htmlhttps://edu.51cto.com/video/3502.htmlPython编写接口并部署到服务器的指南作为一名刚入行的开发者，你可能对如何将Python编写的接口部署到服务器感到困惑。本文将为你提供一个简单的指南，
期权：短期交易日内波动为主静待市场情绪拐点 qiquan2021
今天，我们继续来看看在期权交易中，困扰了大多数投资者的问题都是怎样的，它们的解决方法是什么？先收藏，再学习哦~１、当方向看好后如何使用合适的策略进行买卖？当方向看好了，是否知道会立即涨跌或不知何时会涨跌？若不知道则可使用卖方为主的策略，赚钱方向收益的同时也获取时间价值收益，若知道短期会涨，则以买方为主，或可用垂差策略，减少权利金中时间价值的损失。大多都不知何时涨，通常卖方为佳。２、期权波动率的百分
深度学习中常用的优化器无能者狂怒深度学习计算机视觉人工智能深度学习算法
梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器，如Momentum，Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent（SGD）MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1：梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视
常见的深度学习优化器青灯剑客算法 python 人工智能机器学习自然语言处理深度学习
一直用优化器解决问题，但是没有对它进行一个系统的总结。。不对，系统的总结进行过，只是时过境迁，早已忘却。一、照进我脑海的几个家伙一开始学习的当然是SGD，只是学着学着就忘记了。后来呢，接触到网上介绍的几种常用的优化器，看着原理挺给力，可是记了好几次都记不住。直到遇到《百面机器学习》，它从最基本的原理出发，给了我一点灵感。（1）几种常用的优化器，详情见这里链接34（2）二、以为自己遇见了大海老师说，
我的创作纪念日，不忘初心，方得始终 wtrees_松阳杂谈
机缘八年前，我怀着对知识的渴望和分享的热情，踏入了CSDN这个充满活力的技术交流平台，开启了我的创作之旅。那时的我，刚刚在技术的海洋中启航，渴望找到一个地方记录自己的成长足迹，与更多的人分享自己的所学所思。收获提示：在创作的过程中都有哪些收获例如：获得了多少粉丝的关注获得了多少正向的反馈，如赞、评论、阅读量等认识和哪些志同道合的领域同行…日常提示：当前创作和你的工作、学习是什么样的关系例如：创作是
spring框架学习 - 使用 Spring 的面向切面编程 TyuIn spring框架 spring java 后端 intellij-idea maven
接上一篇博客：https://blog.csdn.net/qq_43605444/article/details/122029896?spm=1001.2014.3001.5502七、使用Spring的面向切面编程面向切面编程(AOP)通过提供另一种思考程序结构的方式来补充面向对象编程(OOP)。OOP中模块化的关键单位是类，而AOP中模块化的单位是方面。方面能够实现跨越多种类型和对象的关注点（例
LLM 为什么需要 tokenizer？ SmallerFL NLP&机器学习语言模型 gpt nlp python 词嵌入深度学习 transformer
文章目录1.LLM预训练目的1.1什么是语言模型2.Tokenizer一般处理流程（了解）3.进行Tokenizer的原因3.1one-hot的问题3.2词嵌入4.结语1.LLM预训练目的我们必须知道一个预训练目的：LLM的预训练是为了建立语言模型。1.1什么是语言模型预训练的语言模型通常是建立预测模型的，即预测下一个词的概率。通常采用了基于自监督学习的方式进行预训练，其中最常见的方法之一是使用自
学习STM32的CAN总线通信心梓知识 stm32 学习单片机
CAN（ControllerAreaNetwork）控制器局域网络是一种广泛应用于汽车和工业领域的串行通信协议。在STM32芯片中，CAN总线通信功能是通过内置的CAN控制器实现的。本文将通过编写代码案例来详细介绍如何在STM32芯片上实现CAN总线通信。硬件准备首先，我们需要准备一个支持CAN总线通信的STM32开发板，并连接一个CAN总线外设设备。在本例中，我们将使用CAN1总线和CAN2总线
深度学习 bert与Transformer的区别联系 Humingway 深度学习 bert transformer
BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）和Transformer都是现代自然语言处理（NLP）中的重要概念，但它们代表不同的层面。理解这两者之间的区别与联系有助于更好地掌握它们在NLP任务中的应用。TransformerTransformer是一种特定的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti
计算机操作系统进程（3）脑子慢且灵 java linux windows idea 开发语言
系列文章目录第二章：进程的描述与控制文章目录系列文章目录前言一、进程同步的基本概念：二、临界资源：总结前言前面我们学习了进程的定义和特征，进程状态的转换，接下来我们开始学习我们最重要的一点也是相对最难的一点，包括正在写着的我其实也感觉这东西有点抽象，但我尽量表达出来我在这段过程中对此学习的理解（我会举Java例子来更加形象的解释一下）。一、进程同步的基本概念：进程同步机制的主要任务，是对多个相关进
Python 逆向工程：2025 年能破解什么？ wtrees_松阳网络
有没有想过在复杂的软件上扭转局面？到2025年，Python逆向工程不仅仅是黑客的游戏，它是开发人员、安全专业人员和好奇心强的人解开编译代码背后秘密的强大方法。无论您是在剖析恶意软件、分析Python应用程序的工作原理，还是学习绕过混淆技术，逆向工程都是打开创新和更强大安全防御之门的关键。在本指南中，我们将深入探讨逆向工程Python应用程序。我们将探讨如何从打包的可执行文件中提取代码，恶意软件分
PyTorch 和 Python关系一只积极向上的小咸鱼 python pytorch 人工智能
1PyTorch和Python关系PyTorch和Python是两个不同但相互关联的工具，主要用于机器学习和深度学习领域。以下是它们之间的关系和各自的作用：Python编程语言:Python是一种高级编程语言，以其简洁易读的语法而闻名。广泛使用:Python在数据科学、人工智能、Web开发、自动化等多个领域有着广泛的应用。库和生态系统丰富:Python拥有丰富的第三方库和工具，如NumPy、pan
智能车辆控制技术：MPC与轨迹规划实战项目柚木i
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本压缩包集合了车辆转向控制与轨迹规划的MATLAB代码，包含模型预测控制（MPC）策略、MPT工具箱应用、车辆动力学模型构建、轨迹规划实现、mp-QP算法应用及MATLAB编程实践。旨在通过源码分析，提供智能车辆控制技术的深入学习与研究平台，涉及横向和纵向运动控制、系统模型的定义、控制策略的制定及仿真流程。1.模型预测控制（MPC）基础与应用模型预测控制（MP
linux环境下安装和卸载Mysql5.5 test_soy mysql mysql mysql安装 liunx环境
学习资料参考：http://down.chinaz.com/server/201107/806_1.htmhttp://blog.itblood.com/completely-uninstall-the-mysql-under-linux-graphic-tutorials.html1、卸载mysql查找以前是否装有mysql#rpm-qa|grep-imysql显示类似如下的信息：MySQL-c
Python与人工智能：为何它们是天作之合？纪至训至 python 人工智能开发语言
引言在人工智能（AI）飞速发展的今天，Python已成为这一领域的“明星语言”。从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python的身影无处不在。那么，Python究竟为何能成为AI开发的首选工具？本文将探讨Python与AI之间的深度关联，并解析其背后的原因。1.Python的简洁性与可读性AI开发的核心在于快速迭代和实验，而Python以其简洁的语法和直观的代码结构著称。开发者无需
【自学笔记】讯飞星火基础知识点总览-持续更新 Long_poem 笔记
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录讯飞星火基础知识点总览一、讯飞星火简介二、核心功能1.语音识别2.自然语言处理3.知识图谱4.星火API三、基础概念1.AI模型2.数据处理3.交互方式四、应用场景示例1.办公场景2.学习场景3.生活场景五、总结总结讯飞星火基础知识点总览一、讯飞星火简介讯飞星火是科大讯飞推出的一款强大的AI技术平台，它集成了语音识别、自然语言
python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架 weixin_39877182
最近，Torch7团队开源了PyTorch。据该项目官网介绍，PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。PyTorch是一个Python软件包，其提供了两种高层面的功能：使用强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）构建于基于tape的autograd系统的深度神经网络如有需要，你也可以复用你最喜欢的Python软件包（如nu
springboot+vue实现登录功能 m0_67402096 面试学习路线阿里巴巴 spring boot vue.js java 开发语言 mvc
一、介绍搜索了csdn全站博客，关于springboot+vue的前后端分离实践项目很多，但是对于最基础登录功能的博客却是几年前的了。于是学习了好几个大神的文章后，自己通过实践解决了vue改版等众多问题后实现了登录功能。二、环境工具vue2.0element-uiaxiosvue-routervuexJavaspring-bootvscodeidea三、搭建后端spring-boot框架1、选择S
基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目 YOLO ui 分类数据挖掘目标跟踪
1.引言随着智能交通系统的发展，车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统（LicensePlateRecognition,LPR）主要用于识别车辆的车牌号码，并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn
点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞附python代码点云-激光雷达-Slam-三维牙齿激光雷达点云 c++为主神经网络人工智能深度学习点云 python
代码是一个Python程序，用于处理3D点云数据，特别是检测和修复点云中的孔洞区域。1.**导入库**：-`numpy`：用于数学运算。-`open3d`：用于处理3D数据和可视化。-`torch`：PyTorch库，用于深度学习。-`torch.nn`和`torch.optim`：PyTorch的神经网络和优化器模块。-`mpl_toolkits.mplot3d`和`matplotlib.pyp
Python深度学习033：Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系若北辰 Python深度学习 python 深度学习 pytorch
Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密，它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。下面是它们之间关系的简要概述：PythonPython是一种编程语言，广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。它是开发和运行PyTorch代码的基础环境。PyTorchPyTorch是一个开源的机器学习库，用于应用如自然语言处理和计算机视觉的深度学习模型。它提供了丰富的API，使
程序化广告行业（12/89）：需求方与需求方服务深度剖析 lilye66 程序化广告大数据 zookeeper nosql
程序化广告行业（12/89）：需求方与需求方服务深度剖析大家好！一直以来，我对程序化广告行业充满了探索的热情，在不断学习的过程中积累了不少有价值的知识。今天就想把这些知识分享出来，和大家一起学习进步，深入了解程序化广告行业中需求方与需求方服务的相关内容。一、程序化广告的需求方构成程序化广告的需求方主要包括广告主和代理商，根据广告投放目的和业务类型，又可细分为效果类需求方和品牌类需求方。（一）效果类
React学习笔记16 充气大锤 React学习笔记 react.js 学习笔记 javascript 前端 vue.js
一、useReducer作用：和useState的作用类似，用来管理相对复杂的状态数据使用：1、定义一个reducer函数（根据不同的action返回不同的新状态）2、在组件中调用useReducer，并传入reducer函数的状态和初始值import{useReducer}from"react"functionreducer(state,action){switch(action.type){c
克服 AI 时代的恐惧、不确定性和疑虑人工智能
1学习咋通过培养AI技能，提高职场对AI的积极性职场中抵触AI的现象确实存在。很多人并非不愿意接受变化，而是因为对AI存在“FUD”——即恐惧（Fear）、不确定性（Uncertainty）和疑虑（Doubt）。要在AI转型时代取得成功，必须积极应对这些FUD，并营造一种支持学习的文化，让员工能够适应和成长，最终推动整个组织共同进步。大厂们都始终在内部率先使用和测试自家的AI技术，然后才推向客户。
《SQL应用场景解析：如何通过SQL解决实际业务问题》
新手程序员如何用三个月成为SQL高手？万字自学指南带你弯道超车在数据为王的时代，掌握SQL已成为职场新人的必修课。你可能不知道，仅用三个月系统学习，一个零基础的小白就能完成从数据库萌新到SQL达人的蜕变。去年刚毕业的小王就是典型例子，通过本文的学习路线，他不仅成功转行数据分析师，薪资更是翻了两倍。本文将为你揭秘这条高效的学习路径，让你少走90%的弯路。[]()一、为什么每个职场新人都需要SQL这把
从零开始大模型开发与微调：编码器的实现 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
从零开始大模型开发与微调：编码器的实现作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：自然语言处理，大模型，Transformer架构，编码器模块，序列到序列学习文章目录从零开始大模型开发与微调：编码器的实现1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系2.1编码器模块简介2.2编码器与Transfo
QwQ-32B企业级本地部署：结合XInference与Open-WebUI使用大势下的牛马搭建本地gpt RAG 知识库人工智能 QwQ-32B
QwQ-32B是阿里巴巴Qwen团队推出的一款推理模型，拥有320亿参数，基于Transformer架构，采用大规模强化学习方法训练而成。它在数学推理、编程等复杂问题解决任务上表现出色，性能可媲美拥有6710亿参数的DeepSeek-R1。QwQ-32B在多个基准测试中表现出色，例如在AIME24基准上，其数学问题解决能力得分达到79.5，超过OpenAI的o1-mini。它在LiveBench、
Java后端开发规范糖心何包蛋爱编程 java 开发语言
在Java后端开发中，遵循一套明确的规范和最佳实践是非常重要的，这不仅可以提高代码的质量和可维护性，还可以促进团队协作和项目的长期发展。因此，对于有志于学习Java语言的朋友而言，从学习初期便着力培养良好的代码编写习惯，是通往成功掌握这门语言的关键一步。一、开发环境1.Java82.IntelliJIDEA二、Java命名1.maven模块名小写，多个单词使用-连接。正确:example-moud
Enum用法不懂事的小屁孩 enum
以前的时候知道enum，但是真心不怎么用，在实际开发中，经常会用到以下代码: protected final static String XJ = "XJ"; protected final static String YHK = "YHK"; protected final static String PQ = "PQ";
【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey bit1129 spark
1. aggregateByKey的运行机制 /** * Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value". * This function can return a different result type
hive创建表是报错： Specified key was too long; max key length is 767 bytes daizj hive
今天在hive客户端创建表时报错，具体操作如下 hive> create table test2(id string); FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
Map 与 JavaBean之间的转换周凡杨 java 自省转换反射
最近项目里需要一个工具类，它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务，首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用，这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便，下面两个方法就是一个通过反射，一个通过自省来实现本功能。 1：JavaBean类 1 &nb
java连接ftp下载 g21121 java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载，上传一些操作，下面写了一个小例子。 /** ftp服务器地址 */ private String ftpHost; /** ftp服务器用户名 */ private String ftpName; /** ftp服务器密码 */ private String ftpPass; /** ftp根目录 */ private String f
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（二）老A不折腾 finereport web报表 java报表总结
抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、没有返回数据集：在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
linux 系统cpu 内存等信息查看墙头上一根草 cpu 内存 liunx
1 查看CPU 　　1.1 查看CPU个数　　# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l 　　2 　　**uniq命令：删除重复行;wc –l命令：统计行数** 　　1.2 查看CPU核数　　# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
Spring中的AOP aijuans spring AOP
Spring中的AOP Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 （转）何为AOP AOP，面向切面编程。在不改动代码的前提下，灵活的在现有代码的执行顺序前后，添加进新规机能。来一个简单的Sample: 目标类： [java] view plain copy print ? package&nb
placeholder(HTML 5) IE 兼容插件 alxw4616 JavaScript jquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用. 但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西. 以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的. /** * [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.] * v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29 */ $.fn.placeholder = function
Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看) 百合不是茶泛型的继承和通配符变量的值域 Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点变量的值域; package 基础; /** * 作用域的范围 * * @author Administrator * */ public class zuoyongyu { public static vo
JDK1.5 Condition接口 bijian1013 java thread Condition java多线程
Condition 将 Object 监视器方法（wait、notify和 notifyAll）分解成截然不同的对象，以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用，为每个对象提供多个等待 set （wait-set）。其中，Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用，Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。条件（也称为条件队列或条件变量）为线程提供了一
开源中国OSC源创会记录 bijian1013 hadoop spark MemSQL
一.Strata+Hadoop World（SHW）大会是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会，还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。二.Hadoop &nbs
【Java范型七】范型消除 bit1129 java
范型是Java1.5引入的语言特性，它是编译时的一个语法现象，也就是说，对于一个类，不管是范型类还是非范型类，编译得到的字节码是一样的，差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查，在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。范型跟反射刚好相反，反射是一种运行时行为，所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private)，在运行时通过反射是可以访问的，也就是说，可见性也是一种编译时的行为，在
【Spark九十四】spark-sql工具的使用 bit1129 spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本，它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令，即原来通过 hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。 spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store，也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store 关于Hive build into Spark
js做的各种倒计时 ronin47 js 倒计时
第一种：精确到秒的javascript倒计时代码 HTML代码: <form name="form1"> <div align="center" align="middle"
java-37.有n 个长为m+1 的字符串，如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配，则两个字符串可以联接 bylijinnan java
public class MaxCatenate { /* * Q.37 有n 个长为m+1 的字符串，如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配，则两个字符串可以联接， * 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串，如果出现循环，则返回错误。 */ public static void main(String[] args){
mongoDB安装开窍的石头 mongodb安装基本操作
mongoDB的安装 1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads 2:下载mongoDB下载后解压
[开源项目]引擎的关键意义 comsci 开源项目
一个系统，最核心的东西就是引擎。。。。。而要设计和制造出引擎，最关键的是要坚持。。。。。。现在最先进的引擎技术，也是从莱特兄弟那里出现的，但是中间一直没有断过研发的
软件度量的一些方法 cuiyadll 方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候，我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
XSD中的targetNameSpace解释 darrenzhu xml namespace xsd targetnamespace
参考链接: http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694 xsd文件中定义了一个targetNameSpace后，其内部定义的元素，属性，类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素，属性等都必须从定义的targetNameSpace中找：例如：以下xsd文件，就出现了该错误，即便是在一
什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5，等磁盘阵列模式? dcj3sjt126com raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring，它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份，在所有RAID级别中，RAID 1提供最高的数据安全保障。同样，由于数据的百分之百备份，备份数据占了总存储空间的一半，因而，Mirror的磁盘空间利用率低，存储成本高。 Mir
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快速入门 Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。特别是，Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API：支持 Active Record 类的通用API的快速原型涉及的响应格式（在默认情况下支持 JSON 和 XML) 支持可选输出字段的定制对象序列化适当的格式的数据采集和验证错误
MongoDB查询(3)——内嵌文档查询（七） eksliang MongoDB查询内嵌文档 MongoDB查询内嵌数组
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	第一周
所花时间(包括上课)	12h 上课，课下编程，博客及读书时间
代码量(行)	136
博客量(篇)	4
了解到的知识点	上课听老师讲课学习到了1.对于遇到的编程题目如果没有思路就把题目分解，分解成一个一个可解决的小问题后再组合写出自己的设计思路。2.对于写出的代码要加注释使程序更明了。3.对于编程的变量要尽量用英文更清楚。4.对于写好的程序要再考虑使其更加完善精简。5.学习编写了一个随机生成三十道四则运算的程序。

第一周学习进度条

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