HTML（Hypertext Markup Language）和XML（eXtensible Markup Language）是两种常用的标记语言，在Web开发和数据交换领域有重要作用。本文将介绍HTML和XML的区别，帮助读者理解它们的设计目的、语法规则和应用场景。
用python实现的测试工具及过程，包含服务器端、客户端、web、andriod、client端的自动化测试，自动化性能测试的执行、监控和分析，常用selenium appium等框架。Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言。
您好，亲爱的开发者和技术爱好者们！🚀 猫头虎在此，揭开围绕编程宇宙中两个关键领域的神秘面纱：前端和后端开发。在这次技术之旅中，我们深入探讨编码世界的繁忙街道，探索前端和后端技术的独特而又交织的领域，摇曳穿越它们独特的挑战，并挖掘通往全栈开发的交汇路径中隐藏的宝藏。无论您是一名有抱负的代码漫游者还是经验丰富的开发探险家，本文都将带领您了解前端和后端的不同视角，探讨技能的转换，以及全栈开发的奥秘。
1.面向操作的关系型数据库 典型性应用领域:ERP,CRM,信用卡交易,中小型电商 数据储存方法:表格 流行厂商:Oracle Database,Microsoft SQLServer,IBM DB2,EnterpriseDB(PostgreSQL),MySQL 优点：完善的生态环境保护，事务保证/数据一致性 缺点：严苛的数据模型界定，数据库拓展限制，和非结构型的结合应用较难。
Python，这一通用编程语言，已具有广泛的应用领域。其学习曲线非常平滑，可谓编程入门同学的首选！那么，让我们来探索一下 Python 在主要热门应用领域中的表现吧！
一、什么是聚类分析 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。 ——《百度百科–聚类分析》
常用scikit-learn ,文本分析用gensim，数据处理用Numpy、matplotlib、pandas，深度学习有tensorflow、caffe、keras
在第二期中，我们对html做了入门，已经有了对网页开发基本的了解。本节知识开始书写html网页结构。
随着数据量的迅速增加如何对大规模数据进行有效的聚类成为挑战性的研究课题，面向大数据的聚类算法对传统金融行业的股票投资分析、 互联网金融行业中的客户细分等金融应用领域具有重要价值， 本文对已有的大数据聚类算法，以及普通聚类算法做一个简单介绍
HTC Vive Pro x2 需要两套主要是因为用到至少4个基站，以保证稳定的追踪信号
Python 作为一种功能强大的编程语言被很多人使用。那么问题来了，Python 的应用领域有哪些呢？
python作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python 的应用领域有哪些呢？
Matlab Simulink是图形编程工具，可以直接面向实际工程应用。Simulink应用领域包括汽车、航空航天、工业自动化、大型建模，AI，数字信号处理等方面。 本次视频我们给大家展示下Simulink图形化编程设计，直接生成代码下载到板子中运行。像STM32CubeMX图形编程仅仅是功能配置，并不支持应用设计，而Simulink是支持应用设计，不仅可以开发外设应用，如GPIO, CAN，PWM ，ADC，DAC等。 大家可以加入各种算法，电机控制模型，网络，音频，Modbus等，其中算法的加入才是我们最终想要的。 视频（1080p）： https://www.bilibili.com/video/BV1or4y1B7zG 本期视频教程分为以下几个部分： 第1部分：Simulink支持介绍 (1) 展示Simulink数字信号处理仿真 (2) Simulink各种硬件支持 第2部分：安装APP软件包 第3部分：Simulink配置 (1) 正确设置工程代码路径。 (2) 基础配置。 (3) 各种simulink模型介绍 第4部分：simulink生成bin文件，下载测试。 参考资料： https://www.mathworks.com/help/supportpkg/stmicroelectronicsstm32f4discovery/release-notes.html https://www.mathworks.com/products/hardware/stmicroelectronics.html
一. 人工智能应用领域 1. 计算机视觉 生物特征识别：人脸识别、步态识别、行人ReID、瞳孔识别； 图像处理：分类标注、以图搜图、场景分割、车辆车牌、OCR、AR； 视频分析：安防监控、智慧城市； 2. 自然语言处理 语音识别（Siri、Cortana、讯飞）、文本数据挖掘、文本翻译； 3. 数据挖掘 消费习惯、天气数据、推荐系统、知识库（专家系统）； 4. 游戏 角色仿真、AlphaGo（强化学习）； 5. 复合应用 无人驾驶、无人机、机器人；
Python目前应用领域实在太多，这也是他这么火的原因吧。我认为目前Python作为应用领域来说几个方向是值得肯定的：人工智能、大数据分析、DevOps、Web、自动化测试、爬虫。
Java三大版本代表着Java技术的三个应用领域：JavaSE、JavaME、JavaEE。
视频教程汇总帖：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519 Matlab Simulink是图形编程工具，可以直接面向实际工程应
本号已有原创文章200+篇，以DevOps为基石，洞察研发效能全貌，涵盖从需求管理到运营监控的完整流程。无论您是项目经理、产品经理、开发人员、测试人员，还是运维人员，在这里您都可以有所收获，同时深入理解其他角色的工作内容，共同助力DevOps的成功落地。欢迎关注，有任何问题可发送私信~
中信建投证券成立于2005年11月2日，是经中国证监会批准设立的全国性大型综合证券公司。公司注册于北京，注册资本76.46亿元，在全国30个省、市、自治区设有295家营业网点，并设有中信建投期货有限公司、中信建投资本管理有限公司、中信建投（国际）金融控股有限公司、中信建投基金管理有限公司和中信建投投资有限公司5家子公司。公司在为政府、企业、机构和个人投资者提供优质专业的金融服务过程中建立了良好的声誉，自2010年起连续十一年被中国证监会评为目前行业最高级别的A类AA级证券公司。2016年12月9日，中信建投
决策树 决策树优点 1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。 2、可以同时处理标称型和数值型数据。 3、测试数据集时，运行速度比较快。 4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它
在传统的PC浏览器应用领域，想获取用户的位置信息一般采用第三方的IP库，比如：淘宝IP地址库。但这种解决方案的缺陷是显而易见的：
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。
概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间，已经席卷整个业界，得到众多著名企业的大力支持，其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage与搜索引擎起家的Google。下面几个
欧洲计算机视觉会议（ECCV）是由欧洲计算机视觉协会（ECVA）主办的双年度顶级计算机视觉和机器学习研究会议。该会议汇集了这一领域的科学和工业界的专业人士。每两年举办一次，今年的会议定于 9 月 29日（星期日）至 10 月 4 日（星期五）在米兰 MiCo 举行。
目前在我项目已实际应用前端低代码平台，但Java的低代码还在推进中，随着科技的不断发展，软件开发行业也在不断演变。传统的软件开发方式虽然依然存在，但近年来，"低代码"开发平台的崭露头角，为开发人员提供了一种更快、更灵活的开发方式。本文将深入探讨什么是低代码，如何看待低代码，并重点关注低代码在Java侧的实现方式，同时展望其未来发展前景。
前言 随着网络技术的发展，数据越来越变的值钱，诸多公司都在探究如何获取更多更有用的数据。万维网是大量信息的载体，如何有效提取这些有效且公开的数据并利用这些信息变成了一个巨大的挑战。 从而爬虫工程师、数据分析师、大数据工程师的岗位也越来越受欢迎。爬虫则是 Python 的一个应用领域，Python 还有诸多应用领域，如 Web 全栈开发、图形界面开发、大数据、人工智能、系统网络运维、云计算系统管理…… Python 基础知识学习途径 学习好 Python 基础对于学习 Python 爬虫具有事半功倍的效果。就
计算工具的演化经历了由简单到复杂、从低级到高级的不同阶段，从“结绳记事”中的绳结到算筹、算盘、计算尺、机械计算机等，它们在不同的历史时期发挥了各自的历史作用，同时也启发了现代电子计算机的研制思想。
很多人学编程经常是脑子一热然后就去网上一搜资源就开始学习了，但学到了后面发现目前所学的东西并不是自己最喜欢的，好像自己更喜欢另一个技术，感觉自己学错了，于是乎又去学习别的东西。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 作为一名高中生，我在过去的一年里自学了机器学习与人工智能的相关课程，在这里和大家分享下我自己的学习心得，希望能够对那些机器学习或人工智能初学者有所帮助，这也是我写这篇文章的目的所在。 在过去的几个月里，我试着每天花几个小时来了解这个领域，通过观看Youtube上面的课程视频来学习相关知识，并独立地开始练习一些相应的项目。不仅如此，我一直跟随着一些比我更有经验的同事学习，并得到他们的指导和帮助，这使我受益匪浅。现在，我觉得我可以和大家分享自己的一些经验，希望能
介绍了一种以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心，通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能，采用嵌入式操作系统μC/OS-II来实现统一的任务调度和外围设备管理。经过大量的实验数据验证，本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201706/347845.htm
知乎有人提问，R 和 Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析，哪个更好？
【新智元导读】科技公司TechEmergence创始人、国外著名科技产业作家DANIEL FAGGELLA日前汇总全球十大顶级调研咨询公司出品的AI产业最新报告，阐述AI产业现状及其各个赛道。FAGGELLA指出：目前AI赛道划分稍显凌乱，但随着时间推移情况会有好转；健康、市场营销和金融一直都是AI投融资3大焦点；但没有人真正知道“风口”在哪，投资人和创业者应该注意细分领域，并对行业整体保持乐观。 今天的AI市场是很难估量的。不仅是因为在“AI”的定义上缺乏共识，还因为该领域的发展尚在起步阶段，很难在各个行
② 取出待爬取的 URL，解析 DNS 得到主机的 IP，并将 URL 对应的网页下载下来，存储至已下载的网页库中，并将这些 URL 放进已爬取的 URL 队列。
之前那篇「万字谏言，给那些想学Python的人，建议收藏后细看！」得到很多后台读者的留言，表示想再来点，甚至说万字系？你知道万字有多少么？不要杠我根本没有万字！不叫万字你能看到这篇良心嘛！
在详述前，先记录一下自己的经历：之前写过一段时间Java代码，现在主要写前端，在这个过程中有一个场景让我印象深刻，但原理还有待深究： 之前写Java代码的时候记得修改一些内容的时候必须要重启Tomcat服务器，才能看到修改代码过后的运行结果，但是有些又不用重启。而在写前端语言的时候，抛去缓存，代码修改后可以马上运行显示，当时根本就没去想这个问题，我能简单的想起编译型语言与解释型语言的区别也就是这个了。
Python语法简洁、优雅，易于理解和学习。它采用简单的语法结构和关键字，不需要繁琐的语法和复杂的记忆规则。与其他编程语言相比，Python的学习曲线更平滑，即使对于初学者来说，也能快速上手。以下是一个简单的Python代码示例：
5月18日，清华大学全球创新学院（GIX）与美团点评达成第二届GIX创新大赛的合作。清华大学GIX院长史元春、美团点评科学家夏华夏、美团点评金融服务平台CTO包塔、美团点评技术专家邓景彪等人出席合作新
Python标准库：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/index.html#library-index
近年来，前端技术的发展迅速，但因为前端知识面庞大，在实际学习当中往往无法理清其中的脉络。下面从各种库、框架、插件的层面上，对前端知识点做一些简单的梳理。从软件工程上，将前端分为四个由浅及深的层面或阶段。 一、基础层（浏览器原生支持html/css/js） HTML超文本标记语言，用标签构建网页的内容。HTML5扩展了标签及其功能。 CSS层叠样式表，控制页面内容的表现。CSS3增加了更多的特效，比如文本效果和2D/3D转换，以及动画。 JavaScript的原生API（包括DOM、BOM、Style样式、C
Web前端入门相对简单、应用领域众多，是零基础学习IT开发的首选语言。不过在完成HTML+CSS的学习之后，很多同学都会被JS难倒——JS语法、JS数据类型、JS效果三要素：时间、事件及运动轨迹等知识点多且杂，想要熟练掌握难度很大。不过只要你把知识点梳理清楚，真正的理解并加以运用，你就可以掌握它。
而更早的，在今年3月5日和去年8月10日，深势科技分别完成了Pre-A轮和天使轮融资。
g.tec提供了完整的基于MATLAB的研发系统，包括数据采集，实时和离线数据分析，数据分类以及提供神经反馈所需的所有硬件和软件组件。可以使用g.MOBIlab +，g.USBamp-RESEARCH，g.HIamp或g.Nautilus构建BCI系统。g.MOBIlab +最多可提供8个带有无线信号传输的EEG通道，并且是便携式的。g.USBamp-RESEARCH可用于16-64 EEG通道，并通过USB将数据传输到PC或笔记本电脑。g.HIamp通过USB获取64-256个通道。g.Nautilus无线EEG具有8-64个通道。下图就是g.Recorder的效果图。
这篇文章将按计算机生态自底向上来总结。以下应用领域其实还有很多工具作者没有列出来，回头找时间我会再扩展一篇。
Python 经常被用于 Web 开发，尽管目前 PHP、JS 依然是 Web 开发的主流语言，但 Python 上升势头更劲。尤其随着 Python 的 Web 开发框架逐渐成熟（比如 Django、flask、TurboGears、web2py 等等），程序员可以更轻松地开发和管理复杂的 Web 程序。
在当今的信息时代，大数据已经成为商业和科学研究的关键资源。然而，处理和分析大数据集是一个庞大而复杂的任务。在这个挑战性领域，Hadoop已经崭露头角，它是一个开源的分布式数据处理框架，为处理大规模数据集提供了强大的工具。本文将深入探讨Hadoop的核心概念、架构、应用领域，并提供示例代码，以帮助读者更好地理解和应用Hadoop技术。
本体就是对那些可能相对于某一智能体（agent）或智能体群体而存在的概念和关系的一种描述。
在互联网迅猛发展的时代，而我们如果对互联网一无所知，那就相当于文盲。所以很多人都想去了解它，去学习他。而作为互联网的产物——java，是一门非常不错的技术，学精通之后，你的未来不会再担心就业。那么下面小编给大家说说java开发到底是做什么的，希望能对你有些帮助。
1.开源 Python都是开源的语言，简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。Python主要是英文版的，所以对于学Python的人来说，英语非常重要。 2.可移植性 Python是跨平台语言， Python的跨平台是语言自身的特性决定的，在很多平台上直接写Python代码就可以运行。 3、面向对象 Python是以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程。在面向过程的语言中，程序是由
Python常用的模块非常多，主要分为内置模块和第三方模块两大类，且不同模块应用场景不同又可以分为文本类、数据结构类、数学运算类、文件系统类、爬虫类、网络通讯类等多个类型。
随着流量红利的逐渐消退，全民直播时代盛况也即将不复存在。当然视频直播软系统开发也发展的略微成熟，技术门槛也大大降低。随着5G时代的到来，人工智能的普遍出现，视频软件的开发功能还有待提升，视频直播软系统开发将会迎来新的契机。
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