本系列文章md笔记（已分享）主要讨论django商城项目相关知识。项目利用Django框架开发一套前后端不分离的商城项目（4.0版本）含代码和文档。功能包括前后端不分离，方便SEO。采用Django+Jinja2模板引擎+Vue.js实现前后端逻辑，Nginx服务器（反向代理）Nginx服务器（静态首页、商品详情页、uwsgi服务器（美多商场业务场景），后端服务：MySQL、Redis、Celery、RabbitMQ、Docker、FastDFS、Elasticsearch、Crontab，外部接口：容联云、QQ互联、支付宝。仓库里完整资料代码：请移步这里获取文档和代码感兴趣的小伙伴可以自取哦
本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测，应用LogisticRegression实现逻辑回归预测，应用DecisionTreeClassifier实现决策树分类，应用RandomForestClassifie实现随机森林算法，应用Kme
我想知道是否有人知道使用Bootstrapvisible类创建响应式网站对SEO的影响？我使用这些类使用Bootstrap创建了一个新网站。在大多数页面上，主要内容位于左侧，然后页面右侧有许多链接。我的结构是这样的://Maincontenthereonleftofpage//Contentonrightofpageforlargeandmediumdevices//Samecontentbutdropsbelowmaincontentofpageforsmalldevices//Samecontentagainbutdropsbelowmaincontentandisrendered
本系列文章md笔记（已分享）主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上，掌握神经网络的数学原理，手动实现简单的神经网络结构，在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用，掌握神经网络图像相关案例。具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)，商品物体检测项目介绍，YOLO与SSD，商品检测数据集训练和模型导出与部署。完整笔记代码请移步：请移步这里获取文档和代码感兴趣的小伙伴可以自取哦，欢迎大家点赞转发~共9章，60子模块TensorFl
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单片机bootloader方案（一）方案简介1.为什么选择压缩2.为什么选择加密3.为什么选择完整性校验4.上位机参考5.单片机固件处理一、单片机对固件解密1.框图2.算法（基于库）二、单片机对固件进行解压缩1.框图2.算法（基于库）三、单片机对固件进行完整性校验1.框图2.算法（基于库）方案简介 bootloader（引导加载程序）的主要目的是启动应用（APP）程序（或操作系统）。在单片机bootloader中，当单片机上电或复位时执行bootloader，然后它将在指定的FLASH区域中寻找APP程序，并且将控制权传递给APP程序（或操作系统）。 在计算机的boot程序中bootloa
如本文所述https://medium.com/@mpreziuso/is-gzip-deterministic-26c81bfd0a49完全相同的文件集的两个.tar.gz文件的MD5可能有所不同。例如，这是因为它在压缩文件的标题中包括时间戳。在第3条解决方案中，我想使用第一个解决方案是：我们可以在GZIP中使用-n标志，该标志将使GZIP省略时间戳和文件标头中的文件名；而且该解决方案效果很好：tar-c./bin|gzip-n>one.tar.gztar-c./bin|gzip-n>two.tar.gzmd5sumone.tgztwo.tgz尽管如此，我不知道在Python中是什么好方法。
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本系列文章md笔记（已分享）主要讨论人工智能相关知识。主要内容包括，了解机器学习定义以及应用场景，掌握机器学习基础环境的安装和使用，掌握利用常用的科学计算库对数据进行展示、分析，学会使用jupyternotebook平台完成代码编写运行，应用Matplotlib的基本功能实现图形显示，应用Matplotlib实现多图显示，应用Matplotlib实现不同画图种类，学习Numpy运算速度上的优势，知道Numpy的数组内存块风格，了解Numpy与Pandas的不同，学习Pandas的使用，应用crosstab和pivot_table实现交叉表与透视表，应用Pandas实现数据的读取和存储，并且了解
本系列文章md笔记（已分享）主要讨论性能测试相关知识。入门阶段：认识性能测试分类-(负载测试、压力测试、并发测试、稳定性测试)，常用性能测试指标-(吞吐量、并发数、响应时间、点击数...)，性能测试工具选择。性能脚本：1.LoadRunner介绍，2.脚本录制、运行、参数化，3.关联、检查点、事务、集合点。性能场景：1.场景分类、场景设计、场景运行策略，2.资源监控、SLA、IPWizard应用。性能分析：1.摘要报告、事务图表、图表合并，2.交叉结果、拐点分析、Web项目资源分析。全套笔记和代码自取移步gitee仓库：gitee仓库获取完整文档和代码感兴趣的小伙伴可以自取哦，欢迎大家点赞转发
