php协同怎么登录，如何判断一个程序员写代码好与不好？
0x01 先看注释
这一点很重要，放在第一点来说。很大程度上注释反映了一个程序员的编码思路，你可以从注释中看到一个程序员对业务的理解程度，甚至编码的态度。好的注释可以让你轻松的阅读代码，不费吹灰之力快速了解一段代码的核心思路，仿佛一切都是水到渠成，对这种代码的修改或者扩展也是如沐春风。但是如果一段代码注释混乱或者根本就没有注释，那么后期维护难度可想而知，即使原作者过个把月再回来看这段代码也会骂一句，屎一样。
0x02 代码整齐度
这个很好理解，举个栗子，见下图
这种代码让人提不起阅读的欲望，写这种代码的程序员是不是一个好的程序员大家自己判断。
再看看下面这段
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程序里的前端和后端是什么意思？
可以这样理解：能看见的都是前端，看不见的就是后端。
前端包括设计、html、css、JavaScript。设计很好理解，就是产品的风格、布局，完成后它只是一张图片，它为我们后面的工作“打了个样”，让我们一开始就知道产品完成后是什么样子。然后通过html+css实现与设计图效果一样的静态页面，html是超文本标记，比如设计图里面有一个文字超链接，我们就用超文本标记中的<a>标签表示这是一个超链接，用href属性指定超链接地址，完整写法是<a href="xxxx">这是超链接文字内容</a>。css是样式表，比如上面超链接文字是什么颜色、需不需要下划线等，都由css控制。JavaScript能实现一些动画效果或前端交互，比如一个注册页面里面要求填写手机号，但用户填写的是中文字符，那么可以通过JavaScript来判断并提醒用户输入11位阿拉伯数字。
后端是指通过程序语言（asp.net、php、jsp、java、c++等）实现动态数据。这里的动态数据不是指文字或图片在跳动，而是指数据能通过数据库完成新增、删除、编辑等指令。比如上面我举的文字超链接例子，如果这个文字超链接每天都要更新，就可以通过程序语言来实现在管理后台进行更新操作。虽然我们也可以通过手动修改html代码来实现，但当数据量较大的时候，这种操作是不现实的。
任何一款互联网产品都要通过前后端相互协作完成，虽然都要写代码，但他们的分工却不同，相对来说，后端程序要更复杂一些。
能否推荐一些优质的手机软件？
1.几枝
清爽简约的app风格，没有任何广告！
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9.扫描全能王不得不说这个扫描仪真的是太强大了，想要扫描随时随地都可以扫，不用将就扫描仪，已经安利给很多朋友了。
除了一些特别重要文件必须要用扫描仪扫描，其余基本都是用这个软件，还有那个文字识别是真的好用，网上的一些资料不能下载的用这个一扫就出来了。
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10.SlideboxiPhone自带相册整理起来非常费劲，批量删除只能看缩略图，一张张删又很慢。Slidebox 正是一款相当方便高效率的手机照片图片整理与删除工具 APP，支持 iOS 和 Android，它可以通过直观的“划动/拖拽”方式，用手指滑动来快速删除/整理照片 (比较、删除、分类、指定相册、一键设置最爱、筛选)。
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软件工程师如何转行做人工智能？
感谢阅读！
我是一名C++软件工程师，而且也在学习人工智能。分享一下我是怎样学习的。不一定适合你，仅供参考，不对的地方还望批评指正！
我研究生是研究模式识别方向，图像处理领域。学过《模式识别》《机器挖掘》等类似的课程，对我学习AI有一定的帮助，但是对于学习AI也有一定的难度。我的学习过程是这样的：
01 学习PythonPython的学习是转行人工智能的基础，这个是一定要学的。如果你是C++或者Java工程师，学python会非常快，因为都是面向对象的语言。基本一周就可以看机器学习的开源代码。学习编程语言对于程序员来说很easy了，这里不再多说。
可以简单的学习一些机器学习基本Python库，比如numpy，scikit-learn，Theano，Tensorflow，Caffe2等等。选择就是，用到再学！
02 从项目出发机器学习分为：图像识别，语音识别，自然语言处理等方向，选择一个自己感兴趣的方向，然后找对应的项目。从项目出发并不是说从做项目开始，对于没有领域知识的程序员，写代码是很痛苦的。从项目出发的本意是：
不要从学习概率论，高等数学等基本理论开始。我第一阶段就是从这些基本理论开始，效果很不好。这些理论枯燥，没有针对性，没法理解这些理论跟AI到底是什么关系。因此，很容易放弃。
从项目开始：找个开源项目，比如GitHub上的开源项目OpenFace，去读源码，看人脸识别是如何做到的。读源码的时候一定会碰到各种机器学习的Python库，一些机器学习算法。以此为出发点，熟悉Python库的使用方法。碰到的机器学习算法这就是开始学习AI的切入点。
从项目开始的好处是，能将理论和实践相结合，比单纯学习理论更能理解理论的妙处！
03 学习碰到的理论在项目中碰到的机器学习算法，要想清楚明白是怎么来的，就要去论文中追本溯原，学习算法的使用环境，算法实施过程，算法的数学推导。这个时候就是学习数学基础的时机，只学习对应的章节，用不到的暂时不用学。
学习算法，还借助一些介绍机器学习算法的基础，把算法彻底弄懂。系统学习基本算法基础，比如卷积人工神经网络，反向传导，线性回归，贝叶斯网络，支持向量机SVM，决策树等等。这也很有帮助！
04 一定要动手！算法动手：
在学习理论知识，机器学习的算法时，都会碰到算法的实现过程。一般现在很多Python库已经提供了算法的实现，直接调用即可。但是如果自己有时间还是要实现一下算法，能加深理解。作为程序员都知道，只有在亲自动手的时候，才发现问题。
应用动手：
学习机器学习，一定要自己动手，真正用机器学习解决一个问题。但是现在机器学习对硬件要球较高，训练时间也很高。因此，我建议，无需用巨大的数据集，用非常小的即可，只要能解释过程即可。
05 坚持坚持再坚持！对于上班族来说，时间很宝贵，所以要从996的时间之外挤出时间学习十分不容易，因此就要十分有毅力，有恒心。既然开始，就不能轻易放弃，要养成固定一个在一个固定时间点学习，比如每晚10点学习两小时，那就每晚都学，即使没状态哪怕看看以前的也要学。这样，固定的时间做固定的事，坚持下来概率较大！
做一名程序员不易，要转行的程序员更不易！任何时候，身体健康第一！且行且珍重！如果有需要的资料，可以私信我，希望能给你提供帮助！
tomcat和nginx的区别？
1、从应用方面
tomcat一般是做动态解析才会用得到，支持jsp的解析，需要配置JDK支持。
nginx，则一般是做静态，本身不具备动态解析功能，需要配置其他插件或通过其他软件协同才具备动态功能，比如php，tomcat，或者proxypass到win2008的iis服务器做ASP的动态链接等，但nginx在静态上的功能非常强大，也可做访问控制，而且可以做成各种协议负载服务器，包括流媒体的也可以做，具体得去官方网站去看；
2、在性能方面
如果再不做系统调优的情况下，tomcat一般支持并发并不高100个差不多了；nginx在静态方面支持并发轻松达几万。