演绎专题

探索Scratch编程：面向对象范式的现代演绎

标题：探索Scratch编程：面向对象范式的现代演绎在当今的编程世界中，面向对象编程（OOP）已成为一种主流的编程范式，它通过将数据和功能封装在对象中来提高代码的可重用性和可维护性。然而，Scratch，这个由麻省理工学院媒体实验室开发的视觉编程语言，似乎与OOP的抽象概念相去甚远。但事实上，Scratch在设计上巧妙地融入了面向对象的一些核心概念，使得即使是初学者也能在不知不觉中学习到OOP

MySQL 的故事：一场 SQL 语句的戏剧演绎

本文由 ChatMoney团队出品第一幕：解析与优化 - “翻译官与谋士” SQL 解析器是第一个上场的角色，任务就是把 SQL 请求翻译成 MySQL 能听懂的语言。就像你点餐时，服务员得听懂你到底要什么菜。不然你说“我要一盘炒青菜”，结果服务员听成了“我要一盘草皮”，那谁也吃不下去啊！接下来登场的是查询优化器。这个家伙负责思考怎么最高效地跑完这条 SQL。想象一下，你点了一

简约不简单，建筑装饰演绎现代美学

走在城市的大街小巷，你是否曾被那些独特而精美的建筑装饰所吸引？每一栋建筑都像是艺术家的杰作，通过精美的装饰诉说着它的故事。我们的建筑装饰，不仅注重外在的美观，更追求内在的品质。从古典的雕花到现代的简约线条，每一处细节都经过精心设计和打造，确保每一栋建筑都独一无二，成为城市中的一道亮丽风景线。从色彩搭配到材质选择，从布局规划到细节处理，我们都力求做到最好，让每一个空间都充满家的味道。

大数据可视化电子沙盘：前端技术的全新演绎

随着大数据时代的到来，数据可视化成为了一个重要的技术趋势。数据可视化不仅可以让复杂的数据变得更加直观易懂，还能帮助我们更好地分析和理解数据。在本文中，我们将深入探讨一种基于HTML/CSS/Echarts等技术的大数据可视化电子沙盘，并介绍其在各个行业中的应用。一、技术概览大数据可视化电子沙盘主要基于前端技术构建，包括HTML、CSS和JavaScript等。其中

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（五十一）—— 利用广义网络、深度网络和交叉网络进行结构化数据学习

政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：使用 "宽深 "和 "深交 "网络进行结构化数据分类。目录简介数据集设置准备数据定义数据集元数据实验设置创建模型输入特征编码实验 1：基线模型实验 2：广

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（四十二）—— 使用 KerasNLP 和 tf.distribute 进行数据并行训练

目录简介导入基本批量大小和学习率计算按比例分配的批量大小和学习率政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：使用 KerasNLP 和 tf.distribute 进行数据并行训练。简介分布式训练是一种在

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（四十三）—— 使用 KerasNLP 实现英语到西班牙语的翻译

目录简介设置下载数据解析数据数据标记化格式化数据集建立模型训练我们的模型解码测试句子（定性分析）解码测试句子（定性分析）评估我们的模型（定量分析） 10 个轮次后，得分如下：政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（三十九）—— 使用 FNet 进行文本分类

目录简介模型设置加载数据集对数据进行标记格式化数据集建立模型训练我们的模型与变换器模型比较政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：使用 keras_nlp.layers.FNetEncode

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（三十八）—— 从零开始的文本分类

目录简介设置加载数据IMDB 电影评论情感分类准备数据数据矢量化的两种选择建立模型训练模型在测试集上评估模型制作端到端模型政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：从原始文本文件开始进行文本情

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（三十）—— 使用变换器进行视频分类

目录数据收集设置定义超参数数据准备构建基于变换器的模型培训的效用函数模型训练和推理政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：用混合变压器训练视频分类器。本示例是使用 CNN-RNN 架构（卷积神经

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（二十九）—— 利用卷积 LSTM 进行下一帧视频预测

目录简介设置数据集构建数据可视化模型构建模型训练帧预测可视化预测视频政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：如何建立和训练用于下一帧视频预测的卷积 LSTM 模型。简介卷积 LSTM

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（二十八）—— 使用卷积神经网络与循环神经网络架构进行视频分类

目录数据收集设置定义超参数数据准备序列模型推论政安晨的个人主页：

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（二十七）—— 利用 NNCLR 进行自我监督对比学习

目录简介自我监督学习对比学习 NNCLR 设置超参数加载数据集增强准备扩增模块编码器结构用于对比预训练的 NNCLR 模型预训练 NNCLR 政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：计

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（二十六）—— 图像相似性搜索的度量学习

目录概述设置数据集嵌入模型测试政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：在 CIFAR-10 图像上使用相似度量学习的示例。概述度量学习旨在训练能将输入嵌入高维空间的模型，从而使训练方案所定义的 "

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（十八）—— 图像字幕

目录设置下载数据集准备数据将文本数据向量化构建用于训练的tf.data.Dataset管道构建模型模型训练检查样本预测结果政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：使用 CNN 和 Transfo

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（九）—— 利用 PointNet 进行点云分类

目录点云分类建立模型训练模型可视化预测政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：用于 ModelNet10 分类的 PointNet 实现。点云分类简介无序三维点集（即点云）的分类、检测和分割是计算

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（五）—— 利用视觉变换器进行物体检测

目录导言导入和设置准备数据集实施多层感知器（MLP）实施补丁创建层显示输入图像的补丁实施补丁编码层构建 ViT 模型运行实验评估模型政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：使用视觉变换器

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（四）—— 利用迁移学习进行关键点检测

目录数据收集导入定义超参数加载数据可视化数据准备数据生成器定义增强变换创建训练和验证分割数据生成器调查模型构建模型编译和训练进行预测并将其可视化更进一步政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！

「前所未有！」服务网格与 Envoy Gateway，客户端可用性和弹性双提升，完美演绎 IT 新时代！

目录如何从客户端角度思考服务的可用性和弹性每个服务都有一个“网关” 以三个九的价格获得五个九的高可用能力：一个真实的案例服务网格中的客户端负载均衡：超越组件之和重试异常检测断路器超时限流低成本下的高感知可用性下一步参考链接如何从客户端角度思考服务的可用性和弹性这是一系列关于 Envoy Gateway 价值的文章之一，该网

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（一）—— 利用类 U-Net 架构进行图像分割

目录下载数据准备输入图像的路径和目标分割掩码一幅输入图像和相应的分割掩码是什么样子的？准备数据集，以加载和矢量化成批数据准备 U-Net Xception 风格模型预留验证分割训练模型可视化预测政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（二）—— 使用 DeepLabV3+ 进行多类语义分割

目录简介下载数据创建 TensorFlow 数据集构建 DeepLabV3+ 模型训练利用色图叠加进行推理对验证图像进行推理政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：为多类语义分割实现 DeepLab

政安晨：专栏目录【TensorFlow与Keras实战演绎机器学习】

政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras实战演绎机器学习希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本篇是作者政安晨的专栏《TensorFlow与Keras实战演绎机器学习》的总纲，专栏文章不断更新，这篇目录总纲也会随着专栏不断更新。 TensorFLow简述 TensorFlow给自己的定位是

Java IO与NIO的对决：一场变革性的I/O架构较量及其实战演绎

在Java编程中，IO（Input/Output）和NIO（New Input/Output）是两种处理输入输出操作的关键API。虽然它们的目的都是为了进行数据的读写操作，但在设计理念、性能表现以及使用场景上有着显著的区别。本文将通过实际代码示例，深入探讨Java IO与NIO的核心差异。一、Java IO 概述与代码示例 Java IO基于流(Stream)和缓冲区(Buffer)的概念，

政安晨：【TensorFlow与Keras实战演绎机器学习】专栏 —— 目录

政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras实战演绎机器学习希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本篇是作者政安晨的专栏《TensorFlow与Keras实战演绎机器学习》的总纲，专栏文章不断更新，这篇目录总纲也会随着专栏不断更新。 TensorFLow简述 TensorFlow给自己的定位是

演绎互联网+背景下的家装变革，在北京美得你

“互联网+”的提法是一个前所未有的命题，它也是“把新兴产业培育成主导产业”第一次出现在总理的政府工作报告中。如今，“互联网+”已然成各个传统行业进行产业转型升级的一个主要研究和思考方向。它代表一种新的社会形态，即充分发挥互联网在社会资源配置中的优化和集成作用，将互联网的创新成果深度融合于传统领域之中，提升全社会的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。这相当于给

Docker镜像与容器的亲密对话：深度剖析两者内在关联与实战演绎

在Docker技术的广阔疆域中，镜像和容器无疑是两大核心支柱，它们之间的紧密关系与协同工作深刻塑造了现代软件开发与部署的新范式。本文将深入浅出地阐述Docker镜像与容器之间的本质联系，并通过实战案例透彻解析它们如何在实际应用中交融互动，最后，我们将就二者的关系与实践应用展开开放性讨论。一、Docker镜像：构建容器的蓝图 Docker镜像，就好比建筑施工图纸，是一个只读的模板，包含了运行应