第1章课程导学本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等，帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。第2章深度学习基础串讲（必备理论知识）主要介绍深度学习的基础知识，具体包括了深度学习的发展历程、基本概念（前向运算、反向传播、参数优化）、深度

甲骨文和谷歌正就谷歌在Android中使用Java一案展开一场10亿美元的大较量。但是Java并非在Android中建立本地应用的唯一方法。事实上，它甚至不是最好的文法：我们已经将C提供给Android开发者作为一个高性能、低功耗的Java的替代语言(https://www.oschina.net/action/GoToLink?url

SpringMVC除了对请求URL的路由处理特别方便外，还支持对异常的统一处理机制，可以对业务操作时抛出的异常，unchecked异常以及状态码的异常进行统一处理。SpringMVC既提供简单的配置类，也提供了细粒度的异常控制机制。SpringMVC中所有的异常处理通过接口HandlerExceptionResolver来实现，接口中只定义了一个方法

centos6.51.yum安装和源代码编译在使用的时候没啥区别，但是安装的过程就大相径庭了，yum只需要3个命令就可以完成，源代码需要13个包，还得加压编译，步骤很麻烦，而且当做有时候会出错，源代码编译安装大概需要2个小时，好处在于可以自己配置地址等一些参数，yum安装半个小时搞定，一般不会出错，更新也很方便。2.我的机器是centosrele

因为准备要做一个关于调用外部接口的需求，所以自己先练习一下。程序说明：我已经在.net开发的系统里提供一个api接口，现在在sap访问这个接口，来接收数据。这里涉及RestfulApi知识，以后再分享。这是一个api地址：http://10.X.X.X:8081/api/test/gettest首先根据这个url创建一个http客户端

CNKI作为国文最大的数据库，虽然下载文章是需要登陆的，但是只除了全文外还有很多有价值的信息，包括文章名，作者，基金还有摘要，都可以作为重要数据进行匿名爬取，先写个简单的出来，之后有空再建个关联的数据吧因为闲放在一个文件中太乱所以把他们分开两个文件，一个为主文件Crawl\_cnki.py，一个为参数文件Parameters.py。文件包：https:

应用层的东西，找到接口实现它即可。如果想要自己选择序列化工具，难点还是在自动转型上，在序列化字符串转成对象的过程中，Spring并未提供有效的、带Class参数的接口，类型自动转换问题，需要第三方框架自行处理。最好选用带自动转型的序列化框架，错误的写法，很容易导致类型强转失败，本文采用的是FastJSON。简单的工具类，按自己需求封装，可以指定

应用层的东西，找到接口实现它即可。如果想要自己选择序列化工具，难点还是在自动转型上，在序列化字符串转成对象的过程中，Spring并未提供有效的、带Class参数的接口，类型自动转换问题，需要第三方框架自行处理。最好选用带自动转型的序列化框架，错误的写法，很容易导致类型强转失败，本文采用的是FastJSON。简单的工具类，按自己需求封装，可以指定

解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvscats/data下载数

使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs