本书通过通俗易懂的语言，向读者介绍了当前主流的互联网应用之一——Web网站的技术实质，包括Web及各种相关技术（如服务器端、客户端、协议等）的作用和发展历程；还通过实例介绍了HTML、CSS、JavaScript、PHP、Markdown等语言，使读者对Web各项技术有一个全面、深入的了解，并可以亲自动手打造一个独具特色的个性化网站。在本书后，对通用性比较强的网站建设品质要求做了简要介绍。另外，针对当前Web领域网络安全事件频发的现状，穿插讲解了Web安全的一些基础知识，甚至给出了一些攻防案例，使读者在轻松阅读的同时可建立起良好的安全意识。本书适合想学习网络编程或网站开发，又几乎没有相关技术基础的中小学生；想了解网络与网站技术的非IT相关领域的成年人；尤其是家里有好学儿童的家长，都可以把这本书当作快速、易学的入门读物。#简介网学#

随着互联网技术的不断发展，网络教育逐渐成为了一种受欢迎的学习方式，尤其是对于那些想要升本科的大专生来说。然而，网络教育也存在着一些问题，下面将介绍网络教育大专升本科的5大常见问题。第一，学习质量难以。网络教育的学习方式相对自由，缺乏正式的学习环境和监督，容易导致学习的松散和散漫。而且，一些网络教育机构的教学质量和师资力量也难以，导致学生的学习效果不佳。第二，学习过程孤立无援。网络教育的学习方式相对孤立，学生缺乏与老师和同学交流的机会，容易导致学习的孤立和无助。而且，一些网络教育机构的学习资源和支持也不够完善，无法及时解决学生的问题和困惑。第三，学习成本较高。虽然网络教育相对传统教育来说价格更为便宜，但是对于一些经济条件较差的学生来说，网络教育的学习成本依然较高，包括学习费用、设备费用和网络费用等。第四，学习时间难以控制。网络教育的学习方式相对自由，学生需要自己安排学习时间和进度，容易导致学习时间的不稳定和进度的拖延。而且，一些网络教育机构的学习时间安排和考核方式也不够灵活，无法满足学生的个性化学习需求。第五，学历认可度不高。网络教育的学历认可度相对传统教育来说还不够高，一些用人单位对于网络教育的学历持保留意见，这也给一些想要通过网络教育升本科的大专生带来了困扰。综上所述，网络教育大专升本科存在着一些问题，需要学生和教育机构共同努力解决。学生需要选择正规、有保障的网络教育机构，加强学习的自律和自我管理，提高学习效率和质量；教育机构需要加强教学质量和师资力量建设，提供更好的学习资源和支持，提高学生的学习体验和成果。只有这样，网络教育才能真正成为一种有效的学习方式，为大专生升本科提供更好的选择。#简介网学#

一、本专栏包含众多经典的卷积神经网络模型，其中之一就是ResNet。ResNet是由微软研究院提出的一种深度残差网络，通过引入残差块，解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失问题，使得网络可以更深更准确地学习特征。本专栏将详细介绍ResNet的结构及其在图像分类、目标检测等任务中的应用。二、计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正在迅速发展。当前的前沿技术主要包括深度学习、强化学习、迁移学习等，这些技术的不断进步和创新，推动了计算机视觉在自动驾驶、人脸识别、医学影像分析等领域的应用。三、计算机视觉的应用场景广泛，下面我们举几个例子。首先是自动驾驶技术，利用计算机视觉技术，车辆可以自动感知周围环境，识别路标、交通信号灯、行人等，从而实现自主驾驶。其次是人脸识别技术，可以应用于安防监控、门禁系统等场景，实现精准的身份识别。再比如医学影像分析，利用计算机视觉技术可以快速、准确地识别病灶，辅助医生进行诊断和调节。以上只是计算机视觉应用场景的冰山一角，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，计算机视觉的应用前景将会越来越广阔。购买《每天五分钟玩转计算机视觉》专栏，让你轻松掌握计算机视觉技术，开启新的视觉世界！

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络模型。它可以通过前一时刻的输出作为当前时刻的输入来实现对序列数据的处理。本文将介绍如何从零开始实现一个简单的循环神经网络，不使用任何深度学习框架。1. 网络结构我们将实现一个基于LSTM（Long Short-Term Memory）单元的循环神经网络。LSTM是一种常用的循环神经网络单元，它可以有效地处理长序列数据，并且可以避免梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM单元包含三个门：输入门、遗忘门和输出门，以及一个记忆单元。我们可以使用numpy库来实现LSTM单元。在整个循环神经网络中，我们将使用一个隐藏层来处理序列数据。隐藏层的输出将作为输出层的输入，输出层将输出终的预测结果。在本例中，我们将使用sigmoid函数作为激活函数。2. 数据预处理在实现循环神经网络之前，我们需要对数据进行预处理。在本例中，我们将使用一个简单的时间序列数据集作为示例。我们将首先对数据进行归一化处理，然后将数据集分成训练集和测试集。3. 初始化参数在实现循环神经网络之前，我们需要初始化模型的参数。我们将使用随机初始化的方式来初始化权重和偏置项。4. 前向传播在前向传播过程中，我们将使用LSTM单元来处理序列数据。我们将首先计算输入门、遗忘门和输出门，然后计算记忆单元的值。后，我们将使用sigmoid函数来计算隐藏层的输出。5. 反向传播在反向传播过程中，我们将计算损失函数对模型参数的梯度。我们将使用交叉熵损失函数作为损失函数。我们将首先计算输出层的梯度，然后计算隐藏层的梯度。后，我们将使用梯度下降算法来更新模型参数。6. 训练模型在训练模型时，我们将使用随机梯度下降算法来更新模型参数。我们将在每个epoch结束时计算训练集和测试集的损失函数，并输出训练集和测试集的准确率。7. 预测结果在预测结果时，我们将使用模型的前向传播过程来预测未来的值。我们将使用训练集中的后一段序列作为输入，然后使用模型来预测未来的值。8. 总结本文介绍了如何从零开始实现一个循环神经网络，不使用任何深度学习框架。我们使用LSTM单元来处理序列数据，并使用随机梯度下降算法来更新模型参数。通过本文的学习，读者可以更好地理解循环神经网络的原理和实现方式。

本书是一本应用教程，以大量实例介绍JavaWeb开发的基本思想、方法和技术，同时配备相应实践环节巩固JavaWeb开发的方法和技术，力图达到“做中学，学中做”。全书共分12章，内容包括Web前端基础、开发环境的构建、JSP语法、内置对象、JSP与JavaBean、JavaServlet、过滤器、监听器、EL与JSTL、文件的上传与下载、JSP访问数据库以及电子商务平台的设计与实现等重要内容。书中实例侧重实用性和启发性、趣味性强、分部合理、通俗易懂，使读者能够快速掌握JavaWeb应用的基础知识、编程技巧以及完整的开发体系，为适应实战应用打下坚实基础。本书可作为大学计算机及相关专业的教材或教学参考书，也适合作为JavaWeb开发人员的参考用书。本书在内容选取、章节安排、难易程度等方面充分考虑教学的需要，力求使概念准确清晰、重点明确、内容广泛、便于取舍。可作为本科计算机专业、软件学院、高职软件专业及相关专业的教材，也适合Oracle爱好者及初、中级Web程序开发人员参考使用。

《Vue.js从入门到项目实践：超值版》采用“基础知识→核心应用→核心技术→项目实践”结构和“由浅入深，由深到精”的学习模式进行讲解。全书分为4篇，共18章，首先讲解了Vue基本简介、创建Vue简单实例、Vue的指令、基本特性、Vue的数据及事件绑定、Vue的过滤器和Vue的过渡动画等知识内容，还深入地讲解Vue的组件、Vue常用插件、Vue实例方法、Render函数及常见问题解析等核心编程技术，详细探讨了状态管理Vuex及Vue工程实例等知识内容。在实践环节不仅介绍了框架Vue的订餐管理系统、网上图书销售系统，还介绍了仿写网易云音乐系统，全面展现了项目开发实践的全过程。《Vue.js从入门到项目实践：超值版》旨在从多角度，全方位帮助读者快速掌握Vue语言开发技能，构建从高校到社会的就职桥梁，让有志于从事软件开发工作的读者轻松步入职场。《Vue.js从入门到项目实践：超值版》赠送资源比较丰富，我们在《Vue.js从入门到项目实践：超值版》前言部分对资源包的具体内容、获取方式及使用方法等做了详细说明。《Vue.js从入门到项目实践：超值版》适合希望学习框架语言编程的初、中级程序员和希望精通编程的程序员阅读，还可作为正在进行软件专业毕业设计的学生以及大专院校和培训机构的参考用书。

本书以帮助零基础读者学习并掌握计算机编程iOS语言，从入门到精通为宗旨，全面介绍了iOS研发的相关知识，由浅入深地引导读者学习iOS语言的基础内容及掌握iOS系统开发高级知识，并采用大量实际移动端APP代码实例和图例结合实际企业工作中的编程技巧的方式，增加读者的实战操作经验和分析解决问题的能力。本书的每一章特别编写了知识扩展章节，让读者更清楚实际工作中的iOS编程技巧和互联网高级应用知识，引导读者深入了解移动端互联网，进而能够多维度思考和理解计算机网络的应用。同时，本书还配有教学视频，对书中的复杂程序和代码加以详细解释和操作演示，便于初学者理解和提高学习效率，并按照正确的思路和方法运用到高新技术、移动互联网、智能大数据等大中小企业的计算机软件开发中。