P1（紧急）系统容易崩溃；功能设计与需求严重不符；内存泄漏；严重的数值计算错误；系统无法登陆；循环报错，无法正常退出。对系统核心部件功能使用有重大影响，导致无法正常工作。P2（严重）通常表现为：影响系统功能或操作，主要功能存在严重缺陷，但不会影响到系统稳定性。比如：1.功能未实现；2.功能存在报错；3.数值轻微的计算错误。P3（一般）通常表现为：界面、性能

前言之前，一直想开发一款属于自己的Markdown编辑器，主要是自己平常写文章可以更加灵活操作，另外扩宽自己的视野也是非常不错的选择啊！所以在周末就决定玩耍一番。首先我调研了很多线上热门的md编辑器，都很优秀。不为超过他们，主要自己用着舒服点。这篇文章主要是记录下我是如何从0到1是完成一款还算拿得出手的Markdown编辑器。完成项目一览调研Markdown

（1）功能描述有一个半采用民主投票的方法推选班长，班长候选人共4位，每个人姓名以及代号分别为“张三1，李四2，王五3，赵六4”。程序操作员将每张选票上所填的代号（1、2、3、4）循环输入电脑，输入数字0结束输，然后将所有候选人的得分情况显示出来，并显示最终当选者结果。（2）具体要求要求用面向对象方法，编写学生类Student，将候选人姓名、代号与票数

介绍命令模式是一种行为型设计模式。在命令模式中，所有的请求都会被包装成为一个对象。参考了一下其他关于命令模式的文章，其中有谈到说是可以用不同的请求对客户进行参数化。对这句话的理解是，因为将请求封装成为对象，所以客户的所有操作，其实就是多个命令类的对象而已，即参数化了。命令模式的最大的特点就是将请求的调用者与请求的最终执行者进行了解

在运行爬虫的过程中，考虑到将数据存储到数据库会更加方便查看和测试，所以使用了mongodb存储爬虫结果。在Ubuntu中，对MongoDB的操作都是在命令窗口中进行的，无法以图标的形式直接查看整个数据库的状态和其中的内容。在学习极客学院的爬虫教程中，老师在windows系统中使用了MongoVUE进行数据库的可视化，所以我决定也对自己的数据库进行可视化。

深入了解神经网络本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。本章将讨论如下主题：详解神经网络的不

亲测了一款好用的职业在线培训系统，培训记录可查询可追溯，精确统计学员学习进度，可打印学习证明，有源代码和开发文档，可在原有程序上进行二次开发，操作简单，强烈推荐呀！这款职业技能培训系统的功能很全面，在这里我大概介绍一下，更具体的可以下载研究使用哦！1、视频点播：视频，课件，图文都可添加2、在线题库：批量导入导出，记录进度，错题回顾，添加笔记3、在线考试：定时

这是一个互联网线上培训系统.NET源码，在线学习，刷题，直播，考试以及支付功能都有，可以搭建公司或个人的互联网线上培训系统。部署文档，源码，安装教程完整，经测试操作便捷可用，源码可以二次开发，分享给需要的朋友。功能测试过了挺齐全的，做培训来说统足够用了，还有更多功能可以下载研究哦1、在线刷题：有可批量管理上传的题库，有记笔记，收藏，错题练习等2、点播：在线点

一个在线学习平台源码，代码完整，经测试操作搭建可用，有刷题，点播，直播，考试，督学等功能，可以用于搭建企业内部员工培训平台，源码是免费开放的，可以二次开发，分享给大家，有需要的可以下载研究。具体功能测试了以下这些，我们自己用的功能，其他功能可以自行下载研究哦1、刷题：有可批量管理上传的题库，有记笔记，收藏，错题练习等2、点播：在线点播视频，课后可上传图文资料

深入了解神经网络本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。本章将讨论如下主题：详解神经网络的不