项目怎么算跑通PHP，如何才能写出高质量的代码？
作为一名java开发工程师，对于这个问题我算是比较有感触的，所以想说说我对java开发的一些看法，纯属个人意见，不喜轻喷！
什么样的代码算是高质量代码，或者说是高质量代码的特征？在我看来，主要就是在于可读性、易扩展两方面。
首先，我觉得最重要是要可读性高。为什么这么说呢？相信做过开发的朋友都知道，互联网公司的人员流动率还是比较高的，可能出现的情况是领导突然跟你说，你去交接一下某某某同事的工作，而交接的时候一般情况主要是业务流程、功能模块来交接，大概率不会一行一行的代码去读。如果项目正常运转，不出问题、也没有需求变更（大概率需求会变更），那就是你好我好大家好，如果出了问题或者需求变更，还是之前同事的那些模块，那就必须得去啃代码了。这个时候代码的易读性就显得非常重要了。你可以试想一下，通篇没有一句注释、一个方法几百行、if/else满天飞、方法之间参数传递全是map、sql语句各种嵌套子查询、关联查询7-8个表，当你看到这样的代码，估计心里顿时万马奔腾，怒火蹭蹭蹭的往头上涌去。所以我觉得可读性是第一要素。
其次，扩展性要好。这个也很好理解，现在是信息时代，流量为王，为了提高市场占有率，普遍需求变更频繁，2周一次发布都是正常频率。在这种频繁需求变更的情况下，如果代码的扩展性不高，每一次需求都需要大量改动代码，即耗费时间还容易出错，比如漏改某处地方而引起其他功能异常。所以开发过程中要注意代码扩展性，当然也不要去过分设计，让代码晦涩难懂。
高质量代码在开发中的意义？《计算机程序的构造和解释》一书提到代码是写给人看的，不是写给机器看的，只是顺便计算机可以执行而已。如果代码是写给机器看的，那完全可以使用汇编语言或者机器语言(二进制)，直接让机器执行。所以代码一定要让人容易理解。高质量代码的好处：
好的代码读起来令人赏心悦目，比如java里的spring、mybatis等框架，读源码时常常不自觉发出惊叹，代码原来还可以这么写！
质量高意味着维护成本低，运行稳定
质量高意味着扩展性强，方便业务开发
如何去写高质量代码？对于做java的来说，我建议去看一下《阿里巴巴Java开发手册》。
手册以 Java 开发者为中心视角，划分为编程规约、异常日志、单元测试、安全规约、MySQL 数据库、工程结构、设计规约七个维度，再根据内容特征，细分成若干二级子目录。根据约束力强弱及故障敏感性，规约依次分为强制、推荐、参考三大类。对于规约条目的延伸信息中，“说明”对规约做了适当扩展和解释；“正例”提倡什么样的编码和实现方式；“反例”说明需要提防的雷区，以及真实的错误案例。 摘自《阿里巴巴 Java 开发手册》最后推荐一下阿里巴巴代码规范扫描插件，以IDEA为例，安装如下
使用如下：
Python好学吗？
Python被称为人工智能时代的黄金语言，但是仅仅掌握它还是不能够胜任人工智能方面的工作。Python语言是一门工具，而人工智能是一个非常广的方向，诸如宽度学习、深度学习、各类算法等等。
如果你具备了Python编程能力，那你可以用Python做点什么呢？
一、网络爬虫。采集网页的数据，为后期的数据挖掘或者数据库的建立提供数据支撑，网络爬虫数据还可以做浏览器等；
二、数据挖掘和分析、科学计算、机器学习。Python中的pandas、numpy、matplotlib等数据处理库，可以助力你进行科学计算和可视化；
三、日常任务。比如自动备份你的MP3、12306抢票等；
四、web开发。其实很多著名的网站像知乎、YouTube、豆瓣网就是Python写的，此外很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python；
五、网络游戏后台。很多在线游戏的后台都是Python开发的；
六、运维、应用开发、大数据、人工智能、自然语言处理等。
……还可以写很长很长…………还可以写很长很长……
如果你具备Python企业级开发与大数据运维能力，那么你不仅可以用Python做企业级开发，更可以做比“大数据开发”更高端的“大数据运维”，成为市场上稀缺的大数据运维工程师，年薪50w不在话下。
祝楼主好运，献上Python学习路上图给你，希望对你的学习有帮助。
下面分别是Python网络爬虫和web方向需要学习的知识点。
Python网络爬虫学习涉及的内容主要有：Python入门知识、web前端知识、爬虫基础知识、爬虫进阶知识等等，一步一步循序渐进。每一个阶段学习到的知识都特色丰富，从简单到复杂。
Python web方向涉及的内容主要有：搭建环境、面向对象编程（OOP）、HTML知识、Django、Tornado、项目思想、多进程等等，同样的，每个学习阶段，都有大量的知识点等着我们去挖掘。
学习过程是煎熬的，而且循序渐进。当你的基础部分学完了，之后你也肯定会忘记一部分，本自己以为掌握好的知识点，等到用时候发现自己还是不知道怎么用。不用慌，这个问题不大~~这是学习的必经之路，温故而知新，当你再回去复习基础知识，你会有更深入的认识（蓦然回首，那人却在灯火阑珊处）。我们都处于奋斗的时代，别因为小小困难而轻易放弃，学习更是要耐得住寂寞，不可急于求成。
人工智能程序员入门应该学哪些算法？
人工智能（Artificial Intelligence），即AI，它是计算机科学的一个分支，它是研究、研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
它企图了解智能的本质，并且能以人类的智能方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、自然语言处理等。
人工智能的概念比较宽泛，它包括机器学习和深度学习，并且每次技术的变革都是在解决相关智能技术遇到的瓶颈问题。
比如：深度学习在机器学习的基础上引入了神经网络，它可以自动学习特征和任务之间的关联，还能从简单特征中提取复杂的特征，这样就解决了传统机器学习特征提取问题难的弊端。
今天小编主要给大家介绍几种机器学习的算法，为以后的深度学习打基础：
算法一：逻辑回归(Logistic Regression, LR)
它为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。采用的是监督学习的方式，通过分析历史数据特征来对未来事件发生的概率进行预测。
代表函数是sigmoid函数，它具有我们需要的一切优美特性，其定义域在全体实数，值域在[0, 1]之间，并且在0点值为0.5。公式如下：
那么，如何将f(x)转变为sigmoid函数呢？
设p(x)=1即为表示具有特征x的样本被分到类别1的概率，那么p(x)/[1-p(x)]则被定义为让步比(odds ratio)。
为了解除p(x)，则引入对数：
那么可得：
此时的p（x）这就是需要的sigmoid函数。如果要机器学习，那么根据已知数据，拟合出该式中n个参数c即可。
算法二：决策树
它的思想是：寻找一种算法，计算机可以根据该算法完成像if-else结构一样从根开始不断判断选择到叶子节点的树，这样的树就称为决策树。
该方法的重点就在于如何从这么多的特征中选择出有价值的，并且按照最好的顺序由根到叶。
信息增益则是最常见的算法之一。它划分数据集的规则是将无序的数据变得更加有序。它涉及到信息的有序无序问题，那么就要考虑信息熵（另一种方法是基尼不纯度）了。
熵在信息论中代表随机变量不确定度的度量。一个离散型随机变量 X的熵 H(X)定义为：
P(x)，i＝1，2，…，X为信源取第i个符号的概率
信息熵用来衡量信息量的大小：
若不确定性越大，则信息量越大，熵越大；
若不确定性越小，则信息量越小，熵越小。
比如我们要计算“夏天下雪”这个事件的信息熵，这个信息量很大，那么熵也很大。
该算法计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据，它是一种非参数的监督式学习的方法，常常用于分类和回归。
情况三：朴素贝叶斯
在机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和绝大多数的分类算法不同。
例如：逻辑回归（LR），svm,决策树,KNN等等，这些都是判别方法。
他们是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系:决策函数Y = F(X)或条件分布P(Y|X)，然而朴素贝叶斯是生成方法，它直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),则可知：P(Y|X) = P(X,Y)/P（X）
首先回顾一下朴素贝叶斯相关的统计学知识：
贝叶斯的思想可以等效为：先验概率+数据=后验概率。
一般来说先验概率就是我们对于数据所在领域的历史经验，但是这个经验常常难以量化或者模型化，那么我们可以假设先验分布的模型，比如正态分布，高斯分布等。
假如X和Y相互独立，则有：
假如X和Y不相互独立，则公式：
Or:
那么，则有全概率公式：
从上面的公式很容易得出贝叶斯公式：
该算法在scikit-learn中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。
它们分别是GaussianNB，BernoulliNB和MultinomialNB。
其中：
1）GaussianNB表示先验为高斯分布的朴素贝叶斯；
2）BernoulliNB表示先验为伯努利分布的朴素贝叶斯；
3）MultinomialNB表示先验为多项式分布的朴素贝叶斯。
这三个类适用的分类场景各不相同，一般来说：
1）假如样本特征的分布绝大部分是连续值，使用GaussianNB；
2）假如样本特征是二元离散值或者很稀疏的多元离散值，则BernoulliNB；
3）假如样本特征的大部分是多元离散值，使用MultinomialNB。
总之在很多实际应用中，贝叶斯理论很好用，比如垃圾邮件分类，文本分类。
总之机器学习算法是构架深度学习神经网络的基础，只有我们打好了基础，我们才能更好的学习，深度学习的精髓。
如何制作网站？
建网站的确是一件比较复杂的事情，即使是利用现在很便利的自助建站平台，也难免会有一大堆事情需要我们操心。不过，相信这个分享可以帮助大家解答各种建站疑问，让大家忍不住马上亲手制作一个属于自己的网站。
因为我用的是自助建站的方式，所以不会涉及到dw、HTML或者是Java这些编程程序方面的内容，不会代码的小白尽管放心，但是注册一个凡科自助建站平台账号还是要滴，然后就可以开始我们华丽丽的建站旅程啦~
一、购买域名
在购买域名之前当然要先想一个好的域名了，这对于网站来说非常重要。最好是一级域名，以企业的字母名称为域名是最佳的，而域名尾缀通常是“.com”，比如凡科的“faisco.com”，具体的大家可以去了解一些取域名的技巧，确定之后按照以下步骤购买域名：
1、登录凡科管理后台之后，在“网站建设”一栏中点击修改网址；
2、输入你想注册的域名，查询该域名是否可以注册，如果可以，那么就点击“买网站送顶级域名”，接着进入下一步了；
3、然后根据自己的需求，选择合适的网站版本。因为我需要的是一个商城类网站，所以买的是网站商城版，此时只需支付网站版本的钱，域名是随版本赠送。不过要注意，要实名审核之后才能使用域名，具体原因请移步至《关于.com/net/cn的注册规定》了解，这里就不多说了。
二、制作网站
搞定了域名之后，就可以开始制作网站了。因为是自助建站平台，所以我们可以直接选择合适的网站模板↙（选择模板，然后“复制模板”即可，或者后台选择模板 ），通过鼠标操作就能完成网站制作工作，整体比较简单，但是还是需要一定的耐心和细心的。
1、返回管理后台，点击“管理电脑网站”进入网站制作页面；
2、分别对各个板块进行编辑，主要就是替换图片和修改文字，然后设置一下图片或文字的动画或样式，这个是最基础的，大家操作一次就会懂，所以就不详细介绍了；
3、在制作网站的时候，如果发现其他优秀案例或模板网站中的某些设计效果还不错，但自己网站却没有，不妨通过下面这些步骤将其“搬”到自己的网站：
目标设计效果（图片型）：
（动图）
1）点击“模块”找到并添加图片板块；
2）编辑图片内容，上传自己的图片。最好在制作之前就在网站后台中上传网站所需的所有图片，并且根据类型做好分类，这样制作的时候就可以直接用了。
3）进入“模块特效”，找到目标特效（鼠标悬停时图片变换），然后点击进入个性设置中添加悬停图片；
4）这样就能得到同样的效果了。其他的制作方式也和这个差不多，大家可以自己尝试做一下。
三、添加功能
刚刚开始制作的网站模板中的功能可能不够完善，特别是升级版网站，就更是需要通过一定的设置来自主添加功能了。由于我的是商城版网站，开通微信登录能够让用户随时随地进店购物，所以我就以这个功能为例，给大家简单介绍一下网站功能的添加步骤。
1、首先进入“网站管理”后台；
2、在“会员管理”中进入会员功能设置，开通微信登录手机网站功能；
3、如果想用户在登录时填写必要信息的话，可以在“管理会员资料项”中的第三方登录中勾选相应的信息栏，比如姓名或者电话，这样一个功能就添加完毕了。
四、插入代码
自助建站是不需要改动代码，而且也不能改，所以我们不需要再考虑代码的部分，但是如果你有自己的想法和需求的话，也可以在网站中插入代码插入自己的代码，下面我们就简单介绍一下操作方法： 在网站插件代码的位置我们可以插入多个代码，只需要每个代码另起一行添加即可，注意代码之间不要有冲突。
通过上面这些操作，我们就能把自己的网站搭建起来了。
其实后台还有很多特色功能这里都没有提到，如果你有需要可以通过拖曳的方式进行添加即可，非常方便快捷，具体请看各版本的功能介绍。当然，这里只是主要功能，还有很多功能在后台就可以一览所有。
上千套不同行业的网站模板任君选择，免费注册后，就可以选择任意的模板开始建站之旅。在这里，小编非常体贴的再提供一次模板的链接地址，这样你就不需要再往回看了，戳这里“网站模板”，就可以浏览模板。
当然，小编不会忘记你有你的个性，你也有你的要求。如果你不喜欢直接套用模板，你可以选择“空白模板”的方式，自己设计一个网站，这完全是按你个人所需所选择。
最后小编提醒大家，网站后期的管理和运营非常重要，一定要细心、耐心地做好网站日常的更新和优化，让网站能够发挥最大化的作用。
一头雾水？还是不懂？那你一定要看《简单的网站制作教程》。看完详细的建站步骤之后，现在可以开始尝试搭建自己的网站了，这时候你可以戳这里↘↘免费注册开始做网站吧。
编程零基础应当如何开始学习python？
零基础如何开始学习python？作为一门起源比较早的编程语言，python语法简单、易学易懂，设计之初就是面向大众，降低编程入门门槛，零基础也可以轻松掌握，下面我简单介绍一下python的学习过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：
第一阶段：搭建python开发环境安装python
也就是安装python解释器，这个直接到官网下载即可，windows环境下就是一个exe安装包，直接双击安装，目前有2版本和3版本之分，建议选择3版本，2版本现在官方已经停止更新和维护，在后期开发中也会遇到好多包不支持，当然，你也可以选择其他集成环境，像anaconda等，更方便，会自带有许多第三方包，但会占用更多空间：
常用开发工具
python安装完成后，官方会带一个简单的开发软件—IDLE，但功能太弱，开发和使用起来会非常不方便，这里介绍2个非常不错的python开发软件，分别是visual studio code和pycharm，对于初学者使用来说非常合适：
01、免费开源visual studio code
听名字就知道哪个公司的产品了，没错就是微软，界面设计风格和visual studio非常相似，但没有visual studio那么臃肿复杂，免费开源、轻便灵活、友好强大，常见的智能补全、语法提示、代码高亮、git等功能这个软件都能很好支持，对于python开发来说，只需简单安装一个插件便可直接运行程序，不管是代码的编写还是调试来说都非常方便，初学来说也非常容易掌握：
02、专业强大pycharm
这是一个比较专业的python开发软件，和idea、clion、webstorm、phpstorm等同属姊妹，jetbrains公司的产品，相比较轻量级的vs code，pycharm更强大也更智能，支持单元测试、代码分析、代码重构等高级功能，因此开发效率更高，也更适合大型项目，尤其团队协作来说，非常方便，必不可少：
第二阶段：python基础入门python环境搭建完成后，就是python基础入门，这里可以找一本专业书籍，或者找一个比较全的视频教程，一边学习一边练习，最重要的就是多动手，多调试代码，眼过千遍不如手过一遍，常见的变量、函数、类、模块、文件操作、异常处理等都需要熟悉掌握，可以结合着一些小项目做专项训练，提高自己的编码能力，积累开发经验：
第三阶段：python深入学习python基础熟悉后，就是深入学习的过程，作为一门胶水型语言，python应用场景非常多，机器学习、人工智能、数据分析、web开发、网络爬虫、自动化测试、运维等都有涉及，每个方面都投入精力显然是不可能的，找一两个自己感兴趣、薪资又不错的方向坚持下去，多做项目，多逛逛开源社区，不断拓宽自己的知识面，提高综合实力：
目前，就分享这3个方面吧，python入门来说，其实非常容易，零基础也可以轻松掌握，最主要的就是多看多练，多编写代码，但想学精学通，需要一个漫长的积累过程，每门编程语言都一样，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。