1、个人博客网站模板，网页制作的前端和后台要学会什么？

网页制作的前端需要学习

1、html语言

首先要学这个，任何网页的显示都要靠html语言来表达，浏览器解释html语言显示在我们面前。

2、服务器架设

要制作网页就需要架设服务器来调试你做出来的网页，有iis等很多种，可以在网上搜索得到。

3、css语言

用网页制作三剑客做出来的东西，css大部分是自动生成的，很难理解，需要学习基本的css知识，是步入高手的必经之路。css控制着网页图片、表格、文字等等内容在我们面前的显示样式，比如颜色，边框，大小等。

4、divcss布局

这个东西是走向专业制作的必经之路，网页元素靠它来搭建基本框架，像百度空间，QQ空间的皮肤等就是利用这个来做的。

5、数据库

走向动态网页的基础，比如百度知道的提问回答这些，都涉及数据库的读、写、改、删。常见的数据库有mysql、mssql、access等。数据库是所有软件的基础，80%以上的应用程序都涉及数据库，而作为网页制作来说没有必要学得很深，够用就行。

6、动态语言，asp，php，jsp，.net(c#等）

要操作数据库，交互就需要动态语言，现在好多动态语言像php都有“框架”，用框架建站好比用活动板房的零件建房子，全部自己写好比一块一块砖砌房子。

7，java

网页里面的验证码，弹窗，特效等就靠它了，一个没有java的页面基本没有，这个也有好多的框架可用，这个语言是难的，也是强大的，网页木马，病毒大多用这个语言。

8、平面涉及软件

flash，photoshop等，页面美化还要靠图片等东西。

这些个东西你会一个，或者一个都不会，都能做出一定水平的网页（用三剑客，或者直接用word做好后另存为htm文件就行），要深入的学，这些知识基本的。

1. 学习一门语言

语言的选择有很多种，为了方便您的选择，我将它们进行了分类。对于刚接触后端开发的新手，我强烈建议你们选择一门脚本语言，因为它们的需求很多且上手较快。最好的选择当然是Python，它的需求正在急速增长，有大量的职位可供选择。

2. 学以致用

最后的学习方法就是动手实践。一旦你选择了语言，然后对其有了基本的了解，开始使用它。运用它进行尽可能多的练习，写一些小程序练手，熟悉它。下面是一些小例子，可以帮助你开始。

* 实现一些bash中你常用的命令， 比如ls的功能

* 写一个从reddit的/r/programming频道抓取数据并将之保存为JSON格式的小程序

* 写一个程序将目录结构保存为JSON文件。

* 根据上面生成的JSON文件，生成目录结构。

* 想想日常工作中的任务，尝试将之自动化。

3. 学习包管理器

一旦你了解了语言的基础，同时用它写过些示例程序，接着学习该语言的包管理器。包管理器可以帮助你使用第三方库，同时你也可以通过它发布自己的库以供他人使用。

假设你选择的是Python，你应该已经学习了Pip。Node.js有NPM或Yarn、PHP有Composer，Ruby有RubyGems。无论你选择了什么，进一步去学习它的包管理。

4. 规范以及最佳实践

每一种语言有其规范以及最佳实践。你需要掌握这个东西。比如Python有PEP8跟Google Python代码规范。Node.js各社区有不同的规范。其他语言的状况也大同小异。

5. 安全

务必要掌握安全最佳实践。读读OWASP指南，了解不同的安全问题，同时要知道如果避免这类问题。（你选择的语言）

6. 实践

现在你已经掌握了语言基础，最佳实践，安全相关以及包管理，你可以去开发自己的库供他人使用了。如果你用Python，你需要发布在Pypi，如果是Node.js，你需要发布在Npm。

到此，你可以在Github上找一些项目，参与进去。

* 重构，实现你学到的最佳实践

* 修复已知的问题

* 添加新的功能

7. 测试

测试分很多种，要了解每一种测试的类型以及其目的。但是现在，首先学习单元测试以及综合测试，应用在你的程序中。此外，还要了解不同的测试术语，比如mocks，stubs等等。

8. 实践-测试

为你所写的所有程序编写单元测试，特别是在Github上参与的项目。

同时，学习覆盖率的概念，计算测试代码的覆盖率。

9. 关系型数据库

学习利用关系型数据库保存你的数据。在学习之前，首先掌握数据库相关的术语。比如：keys，indexes，normalization，tuples等。

可供选择的数据库很多，你只需要掌握一个，其他的也会变得很简单。流行的有MySQL，MariaDB（MySQL分支，与之非常相似），PostgreSQL。推荐选择MySQL开始。

10. 动手时间 - 实践

到了将所学融合的时候了。

创建一个简单的应用，运用你所学的一切。实现一个想法，可能是创建一个简单的博客站点，实现一下的特性：

* 账户系统——注册&登陆

* 注册用户可以创建blog

* 用户可以查看自己创建的所有的blog

* 用户可以删除自己发布的blog

* 保证用户只能看到自己发布的blog，不能看其他人的

* 为应用编写单元/综合测试

* 为查询创建索引。分析查询，确保索引生效

11. 学习一个框架

根据你的项目类型以及你的语言的不同，你可能会需要一个框架辅助开发。（也可能不需要）。每种语言都有不同的选择，选择一个合适的即可。

如果你选择了Python，建议你选择Django，对于微框架，建议Flask。

对于Node.js，最知名的框架是Express.js。

12. 实践-框架

利用选择的框架重构你的博客应用。不要忘记了集成测试代码进来。

13. 学习NoSQL（not only SQL）数据库

首先了解什么是NoSQL，以及它们与关系型数据库的差别，同时为什么需要它们。NoSQL数据库也有多种选择，了解并比较它们之间的特性以及不同之处。常用的有MongoDB，Cassandra，RethinkDB，Couchbase。建议选择MongoDB开始。

14. 缓存

学习如何在你的程序中实现应用级的缓存。了解如何利用Redis或Memcached实现缓存，同时在你的博客应用中实现缓存功能。

15. 创建RESTful APIs

了解REST，学习如何编写RESTful APIs，阅读关于REST的白皮书。（By Roy Fielding）。理解REST不仅仅是HTTP APIs。

16. 学习不同的认证方法

学习不同的认证以及认证方式。你需要明白它们是什么，它们的不同点，以及它们适用的场景。

* OAuth--Open Authentication

* Basic Authentication

* Token Authentication

* JWT--JSON Web Tokens

* OpenID

17. 消息代理

学习消息代码，了解什么时候以及为什么使用它们。有很多可供选择，最知名的是RabbitMQ & Kafka。建议从RabbitMQ开始学习。

18. 搜索引擎

随着应用程序规模的增长，简单的查询已经无法满足要求。这个时候，你需要用到搜索引擎。同样有多种选择，每一种有自己的特点。

19. 学习使用Docker（容器）

Docker可以为你的开发提供巨大的便利。它可以让你的开发环境与生产环境保持一致，可以让你的系统保持干净，可以加速你的编码，可以测试部署。Docker的好处，请自行google。从现在开始，学习Docker。

20. Web服务器的知识

到了这个时候，你可能已经处理过服务器相关的问题。这一步骤主要是了解不同的服务器之间的差异，局限，以及不同的调优方法。

21. 学习Web Sockets

虽然不是必须，但是具备Web Sockets的技能是有好处的。学习编写实时的web应用。可以在博客应用中，实现即时更新blog列表。

22. 学习GraphQL

学习GraphQl的APIs。了解它与REST的不同，然后为什么它被称之为REST 2.0。

23. 研究Graph数据库

Graph模型具备非常好的灵活性——在处理数据间的关系的时候。Graph数据库提供高速&高效的存取以及查询。学习了解Neo4j或者OrientDB。

24. 不停探索

在你的学习以及实践过程中，肯定会碰到路线图里没有提及的东西。你只需要保持开放以及饥渴去学习新的东西。

时刻谨记，学习的关键是实践。多动手！刚开始的时候，你可能会感觉不大好，随着你的坚持以及时间的推移，你会变得越来越好。

2、有什么冷门但是非常好用的APP推荐吗？

手机内存越来越大，我们的APP也越来越多。今天给大家安利7款功能强大却冷门的软件，希望对大家有帮助~（PS：文中7款强大冷门APP，点击我的头像私信我“强大冷门”免费获取）

Pendo是一款可以做记事，备忘录，日程管理提醒，写日记，分享笔记，列待办事项的APP。它比手机自带的便签多了一个时间轴的功能，也就是你可以按时间的顺序去记录你的想法或者事情。

它比专业的笔记工具打开更快，记录灵感或者待办更方便。比如有道云笔记虽然很好用，但有道云更侧重于有层次的笔记或者比较长的的思考想法。而Pendo侧重于随手记事。Pendo可以很方便的记录文字，手机图片，拍的照片，日志，Todo，分享。

如果小伙伴只想使用最基本的翻译功能，可以尝试下Papago。鹦鹉可以翻译十种语言，中文繁简体，英文，韩文，日文，西班牙文，法文，越南语，泰语，印度尼西亚语。

Papago的翻译界面非常简单，直接输入就可以啦，字号可以调整。

支持语音翻译，支持拍照翻译，图片翻译，手指涂抹内容即可翻译。

Papago还有一个功能是可以链接其它的APP，翻译其它APP上的内容。

比如你正在使用简书APP，里面有需要翻译的内容，你可以打开Papago的Papago Mini功能（左上角打开）。把需要翻译的句子复制后，Papagp Mini可以自动为你翻译

Papago还有国际会话功能，你可以选择不同的情景，选择相应的全球对话，让沟通更加方便，比较实用。Papago还有一个很实用的功能是实时对话模式，它可以让你在实际沟通受阻的情况下...好受一点

白描是一款图片文字识别APP，识别精度很高。白描可以批量处理图片，表格识别，文件扫描。WIFI识别和翻译。试下效果吧~

可以看到没有错误，而且还可以校对，翻译，导出和复制打开灯功能，白描的一些细节功能做的很棒。

推酷是一款非常干净清爽的资讯技术类APP。推酷里面有的内容包含科技，创业，数码，技术，设计，营销等等，文章的质量很高，没有广告，阅读体验很棒。

对了，里面还有很多英文资讯技术文章，你可以设置只看英文，只看中文，中英混合模式。

每一个主题下面也有很多高质量的站点，比如我关注的产品资讯相关的36氪，互联网早读课，创业邦，虎嗅网，设计相关的优设，JDC，站酷等等。

推酷里面还有3个专栏，分别是编程狂人，科技周刊，创业周刊，现在都有很多期了，学技术非常方便，每一期都有很多内容

推酷的细节做的也很棒，可以标记待读，可以收藏，夜间模式，离线阅读，字号调整，背景设置，翻页设置等等。有了推酷你可以只专注于自己喜欢的高质量内容，远离垃圾内容的干扰，不相关内容的干扰，节省自己时间，更好的学习。

Office Lens是一款可以随身携带的扫描仪，从任何角度拍摄构图，它会自动整理黑板内容，幻灯片内容，文件内容，书籍内容等等，我们在拍摄的时候，手总会忍不住抖一下，或者拍摄角度不好，最后照片里的内容会歪，没有对齐。

Office Lens可以自动根据水平线对齐照片内容，注意拍照的时候出现的橘黄色参考线

文字内容对齐后，你可以手动裁剪到适合大小。当当当~一个像印刷一样的内容出现啦。还可以给照片做标记，还可以选择不同的效果，白板，文档，名片，照片。

还有一个用处就是我们如果写论文，需要图形去复制证明，不会PS等软件的话，可以自己动手画，然后用Office Lens拍摄，做出文档的效果

有的小伙伴喜欢网易云，但是苦于版权太少，想听的歌很多都没有，QQ音乐版权多，很多歌都有，但是没有网易云有人情味，两个APP来回切换又很麻烦。

倒带成功解决了这个问题。倒带可以让你登录两个账号，一个网易云，一个QQ音乐，实现轻松切换。

歌单切换，搜索切换，切换自如，6M的大小让你同时畅想两款音乐APP，划算不？QQ音乐的版权和网易云的评论可以兼得啦。

观止是一款阅读APP。观止的功能很简单，每天一篇小短文，让你在碎片时间阅读，没有搜索，没有简介，没有下载，没有广告

打开它就是今天的短文，当然还可以看之前的短文，还可以随机。

老规矩，关注头条号：助手小伙伴。

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3、参加JAVA培训之后工资大概多少？

现在参加Java培训的人太多了，说实话如果不是对编程感兴趣，纯粹是因为听说程序员是高薪而进入这行的，我不太建议。我就是一个活生生的例子，15年在DN参加了java培训，所谓的将来高薪，所谓的包就业，全是瞎扯，他们在意的只是你交的培训费用。

目前互联网行业并不好做，对技术水平的要求也越来越高，早已不像几年前只要你学过点皮毛就能找到工作了，在这行业现在没有个两年的相关工作经验是很难做到工作的，可能你参加培训后机构会让你对简历进行包装，但是如果你没有真品实料，哪怕面试被你蒙混过去了，我相信你试用期也会被裁，何况面试哪是背几个面试题就能轻松蒙混过去的。

其他的不扯了，来点干的吧，在二线城市比如苏州(因为我就是在那入的坑）一个刚培训出来的Java程序员大概能拿到4.5-5.5K左右（前提是你得找到要你的公司，很多培训出来的程序员最后没能如愿从事这一行是因为找不到工作），后面能拿到怎样的薪资水平完全是看你自己的学习能力，两三年之后如果你的技术水平真的能达到三年的水准，那你经过跳槽简历包装是有可能拿到9K-10K左右的（薪资虽高，但是头有点冷），只要你做不到管理级别或者成为技术大牛，那么你的瓶颈也就是15K左右。

这行业还有很明显的中年危机，过了30岁你就不敢有太大的变动，除非你技术过硬，猎头争着挖你，否则你碰上被裁啥的变故，境地会非常尴尬，你去各大招聘网站看看就知道了，很多岗位写明了30岁以下。只能对你说一句“good luck！”

4、怎样自学雅思？

先晒晒我的雅思分数 (Academic) 变化图:

我的背景和经历如下:

我经过了2次雅思考试, 中间间隔了4个月左右, 完成了从6-7的成绩变化. 我的英语基础也不是很好 (四级复习完历史全套试卷只有530多分, 六级第一次考试只有430多分..), 只是对英语比较感兴趣, 并且不喜欢背单词, 考雅思没有买过一本单词书, 词汇量就是强行的拓展开. 我的经历应该也可以适合大多数人.

1. 听力Listening

听力考试时间为40分钟, 需要听四段录音, 难度随考试的进行而递增.

我练习听力的方法有两种,

① Focus在剑桥出的题目上, 也就是剑4-剑12, 里面所有的内容, 我要现在做题时候听一次, 做完对完答案再听一次, 确认过之后, 对着script再听一次, 首先确保你对过完的这些听力题目的节奏, 语速, 语音语调 (tone)很熟悉, 遇到script上不懂的单词, 用手机查字典, 记录在书上, 增加印象;

② 看BBC的纪录片, 当时我记得我在微博, 土豆上搜索所有BBC的记录片, 每天睡前躺在床上用ipad看, 时长大约在30-40分钟 (记得把字幕遮掉), 遇到不懂的单词, 看字幕并用手机查字典, 增加印象 (不爱背单词的我, 通过这种方式反而觉得特别开心). 此外, 看这种记录片也很有意思啊, 让学习不枯燥, 我现在还记得当时看阿兰图灵的介绍片, 对后来观看电影The Imitation Game都很有帮助哈哈~

通过以上2种方式, 等你把剑4-剑11所有的听力材料过完, 并且每天坚持看BBC, 一个月后你的听力和词汇量会有leap哦 (有的童鞋有介绍听写, 但是我没用过, 因为我觉得听力更重要的是培养起耳朵的词汇量, 所以priority是听, 然后understand, 所以我没有将注意力放在写上面)

2. 阅读Reading

阅读测试时间为60分钟, 其中学术类文章主要从书本, 期刊及报纸上选取, 不需读者具备专业知识. 但是, 你一定会碰到你不懂的单词..

其他答案里面描述的很详细, 我简单讲一下我的大体方法, 材料仍然是剑4-剑12:

① 先读题目, 雅思的阅读不像国内的题目出的这么坏, 它基本是按照文章顺序出题. 什么意思呢? 比如说阅读第一题, 答案出现在第一段的第二句话; 那么之后的题, 我只需要focus在第一段的第三句话之后找答案就可以啦.. 所以这个故事告诉我们, 一定要先看题目, 题目有难有易, 先抓住容易的题目, 能够帮你定位, 你接下来的目光需要从哪里开始扫射. 再多介绍2个答题习惯, (i) 一定要用铅笔画出答案所在的句子, 并且标上题目代码; (ii)如果中间碰到卡壳的题, 别纠结, 先往下走, 找到下一题的答案在哪, 然后结合上一题的答案, 一包夹, 答案所在的区域就出来了, 然后进行深度阅读理解.

② 把每一次练习当考试, 只给自己60分钟, 到点就停笔, 不找任何借口, 否则就会养成拖拉的习惯, 在考试里一拖拉, 公平的时间不会给你任何机会.

③ 练习完以后, 不要浪费材料啊, 来个精读, 搞懂每一个单词的意思, 不懂的, 查字典, 因为也许你模棱两可的答案中, 就是因为你不懂某个单词的意思是啥. 通过这种方式查出意思后, 会有一种醍醐灌顶, 拨云见日的赶脚, 以后这单词就刻在你脑袋里了, 不需要review或者看单词书. 没办法, 不爱背单词的人就是这样伤不起, 只能用这种笨办法.. 但最后也还好奏效了, 词汇量也算强行被拉大~

3. 写作Writing

写作考试时间为60分钟，其中学术类写作分为两部分：第一部分考查考生描述及分析数据的能力。第二部分，要求考生能够使用恰当语气及语域 (包括词汇、语法等) 讨论问题，并展开论证。

对于写作, 只要你写的有逻辑, 没有语法错误, 中间有however/nevertheless/while这些承上启下的词, 基本能保证6分. 再要往上突破, 需要你的论点或者论据新颖, 展现出你不一样的思想.

对于写作, 我建议同学们报班, 我就是专门报了写作班, 但我不是盲目报的, 我通过了解哪个老师的口碑好, 而且讲课有魅力, 并且专门去和她沟通过, 才决定花1200上12节课. 并且每次上课时, 拿1篇小文章和1篇大文章给她批阅 (钱都付了, 肯定要好好利用好老师的价值呀!!). 2个月后, 能实现自我突破. 我记得我第二次考试, 就是论据里用上了老师之前推荐的NASA, 所以我才有0.5分的突破吧..

有需要的可以关注我, 私我发几篇我老师写的范文给大家.

4. 口语Speaking

口语的测试时间为11～14分钟，考试采用一对一的面试形式。主要考查考生日常会话、对熟悉话题作一定长度的描述以及与考官之间的互动能力。

口语是我之前最unconfident的一部分, 我是个害羞的人... 简单介绍一下我在拿了5分之后, 痛定思痛, 自己发明的学习口语的方法。

我的方法主要分成三个方向：

① 中英文交杂的思考和说话。可能你无法一下子全英文的talk，但是你可以将中英文mix在一起表达、说话和思考～ 就像我现在这样.. 可能会被认为装逼，但这就是一个possible way to improve呀。这是我认为很重要的first step.

② 每天在洗澡时候，自言自语一段话！没错！就是洗澡时候。我在洗澡时候是我思维最活跃，身体最放松的状态，每次洗澡时候，我都会用全英文来自言自语一段今天发生的事情的自己的感悟，比如今天我和谁发生了一些disagreement，用英文的话我会怎么blabla的说.

③ 每天早起半小时，趁学校四下无人，在空旷的草地上follow听力跟读. 这下既能练习听力，又能练到口语！

以上是我个人在三个月内，提高口语的办法，当然这种提高是基础，长期有效的解决方法是，找一个partner，保证一定频次的英文对话.

总而言之, 学习英语其实没有那么多捷径可走, 就算你在考试中走了一些捷径, 真正把你丢到国外的环境, 你可能仍要重新走你当年pass的那些short cut, 就像我, 虽然口语拿了6分, 成绩说明我能够在国外用英文应付我的饮食起居, 但实际情况是, bullshit.. 我后来是通过和印度三哥做朋友, 强行拉着他们一起唠嗑, 拉起了我的口语水平和表达的自信.. 希望大家通过努力, 都能得到心中想要的那个结果!

以上~

5、深度学习最近有哪些突破？

想了解深度学习最近有哪些突破，一个最简便的办法就是去浏览一下人工智能巨头公司的各个研究博客（比如谷歌、Facebook、微软、IBM），以及还有OpenAI的官方博客，上面深度学习的最新进展就会一目了然。链接如下：

OpenAI：https://openai.com/blog/

谷歌：http://googleresearch.blogspot.com/

百度：http://research.baidu.com/baidu-tech-blog/

Facebook：https://research.facebook.com/blog

/IBM：https://www.ibm.com/blogs/watson/

DeepMind:https://www.deepmind.com/blog

亚马逊：https://aws.amazon.com/cn/blogs/ai/

微软：http://blogs.microsoft.com/next/#sm.00000p17bc4jt8fmrrawc04ec9c5m

另外一些大牛的动态你也可以关注一下，比如深度学习三巨头Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton的动态，比如在Facebook、推特或者arXiv上，下面本文列举一个 Yoshua Bengio 在arXiv 上发表论文的例子。

Yoshua Bengio团队在2017年 2 月下旬一连在 arXiv 上发布了三篇相关论文（其中一篇为论文修正），提出了三种不同的 GAN——边界寻找生成对抗网络（BS-GAN）、最大似然增强的离散生成对抗网络（MaliGAN）和模式正则化的生成对抗网络（Regularized-GAN），每一个都是深度学习领域的重大突破：

摘要：本文介绍了一种全新的用于训练生成对抗网络的方法——训练一个生成器来匹配一个目标分布，该分布会收敛到处于完美鉴别器的极限的数据分布。这个目标可被视为训练一个生成器来在每次更新的训练中产生在当前鉴别器的决策边界（decision boundary）之上的样本，我们把使用这种算法训练的 GAN 称为边界寻找 GAN（BS-GAN：boundary-seeking GAN）。这种方法可被用于训练带有离散输出的生成器——该生成器可以输出一个参数条件分布（parametric conditional distribution）。本文通过使用离散图像数据表明算法的有效性。和提出的算法相反，本文观察到最近提出的用于重新参数化（re-parametrizing）离散变量的 Gumbel-Softmax 技术不能用于训练带有离散数据的 GAN。最后，本文注意到提出的边界寻找算法甚至可以用于连续变量，而且通过两个被广泛使用的图像数据集 SVHN 和 CelebA 证明了其有效性。

摘要：尽管生成对抗网络（GAN）在获取连续分布上已经取得了成功，但其在离散背景（比如自然语言任务）上的应用却相当有限。主要的原因是通过离散变量的反向传播很困难，而且 GAN 训练目标还具有固有的不稳定性。为了解决这些问题，我们提出了最大似然增强的离散生成对抗网络（Maximum-Likelihood Augmented Discrete Generative Adversarial Networks）。我们没有直接优化该 GAN 目标，而是使用遵循对数似然的对应的输出而推导出了一种全新的且低方差的目标。和原来的相比，事实证明这种新的目标在理论上是一致的，且在实践中也是有益的。在多种离散数据集上的实验结果表明了我们提出的方法的有效性。

摘要：尽管生成对抗网络（GAN）在许多不同的生成任务上都实现了当前最佳的结果，但它们被认为是高度不稳定的且容易出错。我们认为 GAN 的这些糟糕行为是由于在高维空间中训练过的鉴别器的非常特定的函数形状，这可以轻松使得训练陷入困境或将概率质量（probability mass）推向错误的方向，导致集中度（concentration）比其数据生成分布（data generating distribution）更高。我们介绍了几种对其目标进行正则化的方法，它们可以极大地稳定 GAN 模型的训练。我们还表明我们的正则化器（regularizer）可以在训练的早期阶段帮助在数据生成分布的模式上实现公平的概率质量分布，从而能为该模式缺失问题（missing modes problem）提供一种统一的解决方案。

最后，打个小广告，你也可以关注机器之心微信公众号（ID:almosthuman2014）和官方网站，我们会第一时间、无一遗漏地报道深度学习的重大进展。