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常熟Java语言培训学费_JAVA培训

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常熟Java语言培训学费
其然IT公司简介

其然IT教育一直秉承“用良心做教育”的理念,致力于打造IT教育全产业链 人才服务平台,公司总部位于北京,目前已在深圳、上海、郑州、广州、大连、武汉、成都、西安、杭州、青岛、重庆、长沙、哈尔滨、南京、太原成 立了分公司,年培养优质人才20000余人,同期在校学员5000余人,合作院校超500所,合作企业超10000家,每年有数十万名学员受益于千锋互联组织 的技术研讨会、技术培训课、网络公开课及免费教学视频。

其然IT历程精彩纷呈,获得荣誉包括:中关村移动互联网产业联盟副理事长 单位、中国软件协会教育培训委员会认证一级培训机构、中关村国际孵化软件协会授权中关村移动互联网学院、教育部教育管理信息中心指定移动互联 网实训基地等。

其然IT教育面授课程包含HTML5大前端培训、JavaEE 分布式开发培训、 Python全栈 人工智能培训、全链路UI/UE设计培训、物联网 嵌入式培训、360网络安全、大数据 人工智能培训、全栈软件测试培训、PHP全栈 服务器 集群培训、云计算 信息安全培训、Unity游戏开发培训、区块链、红帽RHCE认证,采用全程面授高品质、高成本培养模式,教学大纲紧跟企业需求,拥 有全国一体化就业保障服务,成为学员信赖的IT职业教育品牌。

常熟Java语言培训学费

Java工程师的工资待遇怎么样?

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Java工程师的工资待遇怎么样?

Java软件工程师一般月薪范围在4000-10000元,远远超过了应届毕业生月薪 2500元的平均水平。通常来说,有一年工作经验的Java高级软件工程师的薪酬大致在年薪10—13万左右。

从Java的应用领域来分,Java语言的应用方向主要表现在以下三个方面:首 先是大中型的商业应用;其次是桌面应用,就是常说的C/S应用;再次是移动领域应用。

综上而言JAVA就业方向为:可以从事JSP网站开发、Java编程、Java游戏开 发、Java桌面程序设计,以及其他与Java语言编程相关的工作。可进入电信、银行、保险专业软件开发公司等从事软件设计和开发工作。

java工程师课程


常熟Java语言培训学费

课程大纲

一阶段 二阶段 三阶段
  • 语言基础、Java基础

  • Java多线程

  • Java网络编程

  • 程序调试/单元测试

  • XML

  • 数据库

  • 数据结构与算法

  • Html/Css/Javascript

  • Html5开发

  • CSS3

  • CSS命名规范、优化 、使用技巧

  • JSP、Servlet、Ajax 、数据库缓冲池、Tomcat

  • 项目开发流程及管理 、CMMI

  • 云计算

  • 大数据

  • 设计模式

  • MyBatis

  • Redis

  • Spring

  • SpringBoot

  • JMS

  • SpringCloud

  • Docker

  • Java前沿技术 常用 企业解决方案

  • UML/OOD/OOP

CUDA8.0 Ubuntu14.04 Caffe安装过程之Caffe安装教程


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Caffe的安装相比于CUDA简单不少,但是还是踩了几个坑,下面简单总结下Caffe的安装过程。

配置cuDNN

cuDNN是GPU加速计算深层神经网络的库。 首先去**网(https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)**cuDNN,根据提示**对应的版本号如下图: 为了稳妥期间我没有****近的版本,**了cuDNN5.0。 **解压,指令如下

tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.tgz

解压后文件包含如下几项: *cuda/include/cudnn.h cuda/lib64/libcudnn.so cuda/lib64/libcudnn.so.5 cuda/lib64/libcudnn.so.5.0.5 cuda/lib64/libcudnn_static.a* 继续执行以下指令:

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a r /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

复制到cuda对应的include和lib64文件目录中去。

安装OpenCV3.1

**及安装

从**网(http://opencv.org/downloads.html)**OpenCV,并将其解压到你要安装的位置,假设解压到了/home/opencv。 安装前准备,创建编译文件夹:

cd ~/opencv mkdir build cd build

配置:

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

编译:

make -j8 #-j8

-j8表示并行计算,根据自己电脑的配置进行设置,配置比较低的电脑可以将数字改小或不使用,直接输make。 编译make过程中会出现错误,graphcuts中的变量未声明,是因为opencv3.1还不支持cuda8.0,需要对其中的grapcuts.cpp进行更改: 然后重新编译一下,即可成功。 以上只是将opencv编译成功,还没将opencv安装,需要运行下面指令进行安装:

sudo make install

测试

首先,新建一个opencv的工作目录,进入后新建一个cpp文件。

mkdir ~/test cd test gedit DisplayImage.cpp

编辑如下代码:

#include <stdio.h> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char** argv ) { if ( argc != 2 ) { printf("usage: DisplayImage.out <Image_Path>\n"); return -1; } Mat image; image = imread( argv[1], 1 ); if ( !image.data ) { printf("No image data \n"); return -1; } namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE ); imshow("Display Image", image); waitKey(0); return 0; }

接着,在当前目录下创建CMake编译文件

gedit CMakeList.txt

编辑如下内容:

cmake_minimum_required(VERSION 2.8) project( DisplayImage ) find_package( OpenCV REQUIRED ) add_executable( DisplayImage DisplayImage.cpp ) target_link_libraries( DisplayImage ${OpenCV_LIBS} )

然后,编译:

cmake . make

此时已经生成可执行bin文件,**lena.jpg放在opencv-lena下。执行:

./DisplayImage lena.jpg

**后显示得到结果 显示成功,即表明opencv安装成功。

Caffe安装

安装caffe前要安装一些依赖项,照着下面的步骤依次安装即可。 1) 安装依赖项

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

2) 安装BLAS

sudo apt-get install libatlas-base-dev

3) 安装pycaffe接口所需要的依赖项

sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags cython ipython

4) 继续gflags,glog等依赖项

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

5) **caffe并编译 在主目录下新建一个caffe的文件目录,按照下面顺序进行安装配置。

(1)将终端cd到要安装caffe的位置。

(2)从github上获取caffe:

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

注意:若没有安装Git,需要先安装Git:

sudo apt-get install git

(3)因为make指令只能make Makefile.config文件,而Makefile.config.example是caffe给出的 makefile例子,因此,首先将Makefile.config.example的内容复制到Makefile.config:

sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

(4)打开并修改配置文件:

sudo gedit Makefile.config #打开Makefile.config文件

针对需求修改几项即可,如下:

a.若使用cudnn,则

将#USE_CUDNN := 1

修改成:

USE_CUDNN := 1

b.若使用的opencv版本是3的,则

将#OPENCV_VERSION := 3去掉修改为:

OPENCV_VERSION := 3

c.若要使用python来编写layer,则

将#WITH_PYTHON_LAYER := 1去掉#号修改为

WITH_PYTHON_LAYER := 1

然后开始编译:

make all -j16 make runtest -j16

编译过程中会报错,如下

error while loading shared libraries:libcudart.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory

这是因为没cuda的lib路径没添加上,终端写入命令:

sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64

或者

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

重新编译即可。 到目前位置caffe配置完毕,然后用Mnist数据集进行测试。

Mnist数据测试

安装完成后,**mnist数据进行测试,过程如下:

1)将终端定位到Caffe根目录

cd ~/caffe

2)**MNIST数据库并解压缩

./data/mnist/get_mnist.sh

3)将其转换成Lmdb数据库格式

./examples/mnist/create_mnist.sh

4)训练网络

./examples/mnist/train_lenet.sh。**终得到如下的结果 我们可以看到**后的精度数值为0.991,说明训练成功。

总结

至此,用两篇博客详细记录了在Ubuntu14.04系统下Cuda和Caffe的配置过程,期间的各种折磨和痛苦无以言表,**终还是成功了,可以开始在此框架下进行深度学习的大展拳脚了。


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