张家港Java实战培训哪家好哪里好_张家港JAVA培训
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发布时间：2018-10-31编辑：佚名
韩奇峰高级讲师
多年实战工作经验曾参与制作宝马Usage Training项目、DMS项目，奥迪全
息投影项目，奔驰等多家汽车门户行业大型项目，负责UI设计、界面设计、3D模型制作、前端开发等职务。
从事设计行业多年，精通PhotoShop、UI设计、AfterEffects、Flash、
Actionscript、HTML、CSS、JavaScript、jQuery、资深动画设计师，设计作品曾获得全国动画设计三等奖。
课程讲解注重实战应用，对讲述知识点穿插案例制作，使课程内容更加接近
工作中实际的项目。授课风格注重实战经验分析，深受学生喜欢。
多年Java开发从业者：首先，这个问题主要问：自学Java编程技术，如果才
能找到一份Java编程的工作。按照现在的招聘标准来看，无论你去哪个公司面试，你只需要满足他们公司的需求就可以。
找到一份Java编程工作需要掌握的内容如下
：
首先是Javase作为Java**基本的学习
内容，不在多说。
然后是掌握Java的基本原理，因为做Java
编程开发必须学会Java，用到Java非常多，但是现在很多公司是不用去写原生的Java，但是如果你想成为一个厉害的Java开发者，Java必须从理论到实
际操作中都要非常得心应手。
现在公司是必须要求会用框架的，所以取代Java的就是jQuery，这是一个非
常简易的框架，学jQuery的时候你就会觉得它比Java好用的多。所以jQuery是你必须掌握的。
还有必须学一些框架，比如SpringMVC、Spring、Mybatis、Struts、Hibernate等等，这些就会难理解一些，但是公司是需要要求你会框架的，目前国内的公司应用SSH比
较多，建议至少学三个框架，这是找到工作的基本需求。
数据库技术是Java工作者必须掌握的技能常用就是Mysql。
Javaweb的内容还有html、css、jsp、Servlet等技术，这些都是现在找Java开发必须掌握的东西。
以上就是粗略的必须掌握的技术，如果你想找到一份Java开发的工作，上述
相关技术必须熟练掌握并且应用到项目中。
大数据核心知识
Hadoop基础
Hadoop1介绍
hadoop1架构
hadoop2架构（对比hadoop1）
hadoop2环境搭建
HDFS操作
yarn操作
Hadoop应用
Hive数据仓库
zookeeper系统服务
HBase非关系型数据库
Sqoop数据库抽取工具
Flume日志抽取工具
Spark基础
环境搭建
Spark平台介绍
RDD弹性分布式数据集
Scala编程
Spark应用
Spark-SQL组件
DataFrame组件
课程优势
1.真实的企业项目；
2.目前企业中应用广泛的技术路线；
3.部分Spark源码剖析，从源码层面提升问题解决能力。
4.从hadoop1到hadoop2机制原理详细解说；
5.生产环境hadoop集群调优经验；
6.企业真实项目实战；
本阶段学习目标
1.了解hadoop机制原理 ；
2.了解hadoop集群搭建过程；
3.了解Hdfs API使用以及mr编程模型；
4.了解hive、hbase、sqoop、flume等组件的使用方法；
5.Spark平台的优势以及Spark集群的搭建过程；
6.Scala程序设计基础；
7.Spark-SQL和DataFrame API详解。
本阶段学习效果
1.了解hadoop集群的搭建过程；
2.能够**mr和hive来实现简单的数据清洗的业务需求；
3.能够了解数据的抽取，转换，清洗，建模，入库过程；
4.掌握Spark集群的搭建；
5.掌握函数式编程思想，能够根据业务需求编写高质量的Scala程序；
6.掌握大规模离线数据的计算、分析能力。
BP神经网络C 代码
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BP神经网络
2015-07-24 16:19 108人阅读 评论(0) 收藏 举报
神经网络基本结构：
人工神经网络由神经元模型构成，这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接；存在许多（多重）输出连接方法，每种连接方法对应一个连接权系数。可把 ANN 看成是以处理单元 PE(PRocessing element) 为节点，用加权有向弧(链)相互连接而成的有向图。令来自其它处理单元(神经元)i的信息为Xi，它们与本处理单元的互相作用强度为 Wi，i=0,1,…，n-1，处理单元的内部阈值为 θ。那么本神经元的输入为：
而处理单元的输出为：
式中，xi为第 i 个元素的输入，wi 为第 i 个元素与本处理单元的互联权重。f 称为激发函数(activation function)或作用函数。它决定节点(神经元)的输出。该输出为 1 或 0 取决于其输入之和大于或小于内部阈值 θ。
下图所示神经元单元由多个输入Xi，i=1,2,...,n和一个输出y组成。中间状态由输入信号的权和表示，而输出为：
训练网络
神经网络结构被设计完成，有了输入、输出参数后，我们就要对网络进行训练。神经网络的训练有包括感知器训练、delta 规则训练和反向传播算法等训练，其中感知器训练是基础。
感知器和 delta 训练规则
理解神经网络的**步是从对抽象生物神经开始,本文用到的人工神经网络系统是以被称为感知器的单元为基础，如图所示。感知器以一个实数值向量作为输入，计算这些输入的线性组合，如果结果大于某个阈值，就输出 1，否则输出 -1，如果 x 从 1 到 n，则感知器计算公式如下：
其中每个 wi 是一个实数常量，或叫做权值，用来决定输入 xi 对感知器输出的贡献率。特别地，-w0是阈值。
尽管当训练样例线性可分时，感知器法则可以成功地找到一个权向量，但如果样例不是线性可分时它将不能收敛，因此人们设计了另一个训练法则来克服这个不足，这个训练规则叫做 delta 规则。感知器训练规则是基于这样一种思路--权系数的调整是由目标和输出的差分方程表达式决定。而 delta 规则是基于梯度降落这样一种思路。这个复杂的数学概念可以举个简单的例子来表示。从给定的几点来看，向南的那条路径比向东那条更陡些。向东就像从悬崖上掉下来，但是向南就是沿着一个略微倾斜的斜坡下来，向西象登一座陡峭的山，而北边则到了平地，只要慢慢的闲逛就可以了。所以您要寻找的是到达平地的所有路径中将陡峭的总和减少到**小的路径。在权系数的调整中，神经网络将会找到一种将误差减少到**小的权系数的分配方式。这部分我们不做详细介绍，如有需要大家可参考相关的人工智能书籍。
反向传播算法
人工神经网络学习为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续的和离散的属性都可以使用。并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是**常见的网络学习算法。这是我们所知用来训练神经网络很普遍的方法，反向传播算法是一种具有很强学习能力的系统，结构比较简单，且易于编程。
鲁梅尔哈特(Rumelhart)和麦克莱兰(Meclelland)于 1985 年发展了 BP 网络学习算法，实现了明斯基的多层网络设想。BP网络不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐(层)节点。输入信号先向前传递到隐藏节点，经过作用后，再把隐藏节点的输出信息传递到输出节点，**后给出输出结果。节点的激发函数一般选用 S 型函数。
反向传播(back－propagation，BP)算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化值的较为简单的方法。由于BP算法过程包含从输出节点开始，反向地向**隐含层(即**接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正，所以称为"反向传播"。反向传播特性与所求解问题的性质和所作细节选择有极为密切的关系。
对于由一系列确定的单元互连形成的多层网络，反向传播算法可用来学习这个多层网络的权值。它采用梯度下降方法试图**小化网络输出值和目标值之间的误差平方，因为我们要考虑多个输出单元的网络，而不是像以前只考虑单个单元，所以我们要重新计算误差E，以便对所有网络输出的误差求和:
Outpus 是网络输出单元的集合，tkd 和 okd 是与训练样例 d 和第 k 个输出单元的相关输出值.
反向传播算法的一个迷人特性是：它能够在网络内部的隐藏层发现有用的中间表示:
1.训练样例仅包含网络输入和输出，权值调节的过程可以自由地设置权值，来定义任何隐藏单元表示，这些隐藏单元表示在使误差E达到**小时**有效。
2.引导反向传播算法定义新的隐藏层特征，这些特征在输入中没有明确表示出来，但能捕捉输入实例中与学习目标函数**相关的特征
反向传播训练神经元的算法如下：
[cpp] view
plain copy
//将三位二进制数转为一位十进制数
#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
#define innode 3 //输入结点数
#define hidenode 10//隐含结点数
#define outnode 1 //输出结点数
#define trainsample 8//BP训练样本数
class BpNet
{
public:
void train(double p[trainsample][innode ],double t[trainsample][outnode]);//Bp训练
double p[trainsample][innode]; //输入的样本
double t[trainsample][outnode]; //样本要输出的
double *recognize(double *p);//Bp识别
void writetrain(); //写训练完的权值
void readtrain(); //读训练好的权值，这使的不用每次去训练了，只要把训练**好的权值存下来就OK
BpNet();
virtual ~BpNet();
public:
void init();
double w[innode][hidenode];//隐含结点权值
double w1[hidenode][outnode];//输出结点权值
double b1[hidenode];//隐含结点阀值
double b2[outnode];//输出结点阀值
double rate_w; //权值学习率（输入层-隐含层)
double rate_w1;//权值学习率 (隐含层-输出层)
double rate_b1;//隐含层阀值学习率
double rate_b2;//输出层阀值学习率
double e;//误差计算
double error;//允许的**大误差
double result[outnode];// Bp输出
};
BpNet::BpNet()
{
error=1.0;
e=0.0;
rate_w=0.9; //权值学习率（输入层--隐含层)
rate_w1=0.9; //权值学习率 (隐含层--输出层)
rate_b1=0.9; //隐含层阀值学习率
rate_b2=0.9; //输出层阀值学习率
}
BpNet::~BpNet()
{
}
void winit(double w[],int n) //权值初始化
{
for(int i=0;i<n;i )
w[i]=(2.0*(double)rand()/RAND_MAX)-1;
}
void BpNet::init()
{
winit((double*)w,innode*hidenode);
winit((double*)w1,hidenode*outnode);
winit(b1,hidenode);
winit(b2,outnode);
}
void BpNet::train(double p[trainsample][innode],double t[trainsample][outnode])
{
double pp[hidenode];//隐含结点的校正误差
double QQ[outnode];//希望输出值与实际输出值的偏差
double yd[outnode];//希望输出值
double x[innode]; //输入向量
double x1[hidenode];//隐含结点状态值
double x2[outnode];//输出结点状态值
double o1[hidenode];//隐含层激活值
double o2[hidenode];//输出层激活值
for(int isamp=0;isamp<trainsample;isamp )//循环训练一次样品
{
for(int i=0;i<innode;i )
x[i]=p[isamp][i]; //输入的样本
for(int i=0;i<outnode;i )
yd[i]=t[isamp][i]; //期望输出的样本
//构造每个样品的输入和输出标准
for(int j=0;j<hidenode;j )
{
o1[j]=0.0;
for(int i=0;i<innode;i )
o1[j]=o1[j] w[i][j]*x[i];//隐含层各单元输入激活值
x1[j]=1.0/(1 exp(-o1[j]-b1[j]));//隐含层各单元的输出
// if(o1[j] b1[j]>0) x1[j]=1;
//else x1[j]=0;
}
for(int k=0;k<outnode;k )
{
o2[k]=0.0;
for(int j=0;j<hidenode;j )
o2[k]=o2[k] w1[j][k]*x1[j]; //输出层各单元输入激活值
x2[k]=1.0/(1.0 exp(-o2[k]-b2[k])); //输出层各单元输出
// if(o2[k] b2[k]>0) x2[k]=1;
// else x2[k]=0;
}
for(int k=0;k<outnode;k )
{
qq[k]=(yd[k]-x2[k])*x2[k]*(1-x2[k]); //希望输出与实际输出的偏差
for(int j=0;j<hidenode;j )
w1[j][k] =rate_w1*qq[k]*x1[j]; //下一次的隐含层和输出层之间的新连接权
}
for(int j=0;j<hidenode;j )
{
pp[j]=0.0;
for(int k=0;k<outnode;k )
pp[j]=pp[j] qq[k]*w1[j][k];
pp[j]=pp[j]*x1[j]*(1-x1[j]); //隐含层的校正误差
for(int i=0;i<innode;i )
w[i][j] =rate_w*pp[j]*x[i]; //下一次的输入层和隐含层之间的新连接权
}
for(int k=0;k<outnode;k )
{
e =fabs(yd[k]-x2[k])*fabs(yd[k]-x2[k]); //计算均方差
}
error=e/2.0;
for(int k=0;k<outnode;k )
b2[k]=b2[k] rate_b2*qq[k]; //下一次的隐含层和输出层之间的新阈值
for(int j=0;j<hidenode;j )
b1[j]=b1[j] rate_b1*pp[j]; //下一次的输入层和隐含层之间的新阈值
}
}
double *BpNet::recognize(double *p)
{
double x[innode]; //输入向量
double x1[hidenode]; //隐含结点状态值
double x2[outnode]; //输出结点状态值
double o1[hidenode]; //隐含层激活值
double o2[hidenode]; //输出层激活值
for(int i=0;i<innode;i )
x[i]=p[i];
for(int j=0;j<hidenode;j )
{
o1[j]=0.0;
for(int i=0;i<innode;i )
o1[j]=o1[j] w[i][j]*x[i]; //隐含层各单元激活值
x1[j]=1.0/(1.0 exp(-o1[j]-b1[j])); //隐含层各单元输出
//if(o1[j] b1[j]>0) x1[j]=1;
// else x1[j]=0;
}
for(int k=0;k<outnode;k )
{
o2[k]=0.0;
for(int j=0;j<hidenode;j )
o2[k]=o2[k] w1[j][k]*x1[j];//输出层各单元激活值
x2[k]=1.0/(1.0 exp(-o2[k]-b2[k]));//输出层各单元输出
//if(o2[k] b2[k]>0) x2[k]=1;
//else x2[k]=0;
}
for(int k=0;k<outnode;k )
{
result[k]=x2[k];
}
return result;
}
void BpNet::writetrain()
{
FILE *stream0;
FILE *stream1;
FILE *stream2;
FILE *stream3;
int i,j;
//隐含结点权值写入
if(( stream0 = fopen("w.txt", "w " ))==NULL)
{
cout<<"创建文件失败!";
exit(1);
}
for(i=0;i<innode;i )
{
for(j=0;j<hidenode;j )
{
fprintf(stream0, "%f\n", w[i][j]);
}
}
fclose(stream0);
//输出结点权值写入
if(( stream1 = fopen("w1.txt", "w " ))==NULL)
{
cout<<"创建文件失败!";
exit(1);
}
for(i=0;i<hidenode;i )
{
for(j=0;j<outnode;j )
{
fprintf(stream1, "%f\n",w1[i][j]);
}
}
fclose(stream1);
//隐含结点阀值写入
if(( stream2 = fopen("b1.txt", "w " ))==NULL)
{
cout<<"创建文件失败!";
exit(1);
}
for(i=0;i<hidenode;i )
fprintf(stream2, "%f\n",b1[i]);
fclose(stream2);
//输出结点阀值写入
if(( stream3 = fopen("b2.txt", "w " ))==NULL)
{
cout<<"创建文件失败!";
exit(1);
}
for(i=0;i<outnode;i )
fprintf(stream3, "%f\n",b2[i]);
fclose(stream3);
}
void BpNet::readtrain()
{
FILE *stream0;
FILE *stream1;
FILE *stream2;
FILE *stream3;
int i,j;
//隐含结点权值读出
if(( stream0 = fopen("w.txt", "r" ))==NULL)
{
cout<<"打开文件失败!";
exit(1);
}
float wx[innode][hidenode];
for(i=0;i<innode;i )
{
for(j=0;j<hidenode;j )
{
fscanf(stream0, "%f", &wx[i][j]);
w[i][j]=wx[i][j];
}
}
fclose(stream0);
//输出结点权值读出
if(( stream1 = fopen("w1.txt", "r" ))==NULL)
{
cout<<"打开文件失败!";
exit(1);
}
float wx1[hidenode][outnode];
for(i=0;i<hidenode;i )
{
for(j=0;j<outnode;j )
{
fscanf(stream1, "%f", &wx1[i][j]);
w1[i][j]=wx1[i][j];
}
}
fclose(stream1);
//隐含结点阀值读出
if(( stream2 = fopen("b1.txt", "r" ))==NULL)
{
cout<<"打开文件失败!";
exit(1);
}
float xb1[hidenode];
for(i=0;i<hidenode;i )
{
fscanf(stream2, "%f",&xb1[i]);
b1[i]=xb1[i];
}
fclose(stream2);
//输出结点阀值读出
if(( stream3 = fopen("b2.txt", "r" ))==NULL)
{
cout<<"打开文件失败!";
exit(1);
}
float xb2[outnode];
for(i=0;i<outnode;i )
{
fscanf(stream3, "%f",&xb2[i]);
b2[i]=xb2[i];
}
fclose(stream3);
}
//输入样本
double X[trainsample][innode]= {
{0,0,0},{0,0,1},{0,1,0},{0,1,1},{1,0,0},{1,0,1},{1,1,0},{1,1,1}
};
//期望输出样本
double Y[trainsample][outnode]={
{0},{0.1429},{0.2857},{0.4286},{0.5714},{0.7143},{0.8571},{1.0000}
};
int main()
{
BpNet bp;
bp.init();
int times=0;
while(bp.error>0.0001)
{
bp.e=0.0;
times ;
bp.train(X,Y);
cout<<"Times="<<times<<" error="<<bp.error<<endl;
}
cout<<"trainning complete..."<<endl;
double m[innode]={1,1,1};
double *r=bp.recognize(m);
for(int i=0;i<outnode; i)
cout<<bp.result[i]<<" ";
double cha[trainsample][outnode];
double mi=100;
double index;
for(int i=0;i<trainsample;i )
{
for(int j=0;j<outnode;j )
{
//找差值**小的那个样本
cha[i][j]=(double)(fabs(Y[i][j]-bp.result[j]));
if(cha[i][j]<mi)
{
mi=cha[i][j];
index=i;
}
}
}
for(int i=0;i<innode; i)
cout<<m[i];
cout<<" is "<<index<<endl;
cout<<endl;
return 0;
}
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