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電腦端+手機端+微信端=數(shù)據(jù)同步管理
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日，有不少的程序員問w3cschool這邊，前端開發(fā)應(yīng)該怎么學?
有個小白程序員表示，自己走了很多彎路，學java開發(fā)沒學透不能就業(yè)，現(xiàn)在學前端又不知道如何下手，前后算起來浪費了不少的時間。
針對此問題，下面w3cschool就給程序員小伙伴們答疑解惑，并分享一些干貨。
前端有三架馬車你一定要學會“駕馭”，HTML+CSS+Javascript。
照目前看來，網(wǎng)上各種前端學習資料又多又雜，確實讓不少入門前端的小伙伴不知所措。要選什么學習資料?如何入門前端開發(fā)?
關(guān)于視頻的選擇，直接網(wǎng)上搜“30 Days to Learn HTML & CSS”這個視頻來看。
這個視頻是國外的前端開發(fā)特產(chǎn)，大小有1G多吧!
前端開發(fā)可以照前端開發(fā)的視頻進行實戰(zhàn)訓練，建議可以一邊開著NotePad++?，一邊看視頻，一邊敲代碼。
另外，可以用有道云，或者是印象筆記稍微做點記錄，這會加快你對html、css的學習。
當你咨詢了很多的前端工程師，他們都會推薦你從經(jīng)典的w3cschool基礎(chǔ)教程開始，把上面的課程刷一遍。
通過前面兩步的學習，你基本上算是入門html啦。
但相信也會有些程序員覺得很枯燥，那不妨可以嘗試w3cschool新開發(fā)的html微課。
比如之前的《刀塔傳奇》，很多人每天刷副本都可以樂此不疲，因為游戲升級通關(guān)是比較有趣的。
w3cschool微課同樣采用了闖關(guān)刷副本的模式，你通過每天有趣的刷副本闖關(guān)，就可以掌握html重點的概念和編程技能。
會有些前輩會給你推薦《DOM編程藝術(shù)》、《Javascript權(quán)威指南》、《Javascript高級程序設(shè)計》、《鋒利的JQuery》等，但對于新手來說似乎略難。
不妨去看Head first html， xhtml & CSS這兩本簡直是神書，真心經(jīng)典!
小新 編譯自 Insight Data Blog
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI
寫個網(wǎng)頁能有多麻煩？在大多數(shù)公司里，這項工作分為三步：
1. 產(chǎn)品經(jīng)理完成用戶調(diào)研任務(wù)后，列出一系列技術(shù)要求；
2. 設(shè)計師根據(jù)這些要求來設(shè)計低保真原型，逐漸修改得到高保真原型和UI設(shè)計圖；
3. 工程師將這些設(shè)計圖實現(xiàn)為代碼，最終變成用戶使用的產(chǎn)品。
這么多環(huán)節(jié)，任何地方出一點問題，都會拉長開發(fā)周期。因此，不少公司，比如Airbnb已經(jīng)開始用機器學習來提高這個過程的效率。
△ Airbnb內(nèi)部的AI工具，從圖紙到代碼一步到位
看起來很美好，但Airbnb還沒公開該模型中端到端訓練的細節(jié)，以及手工設(shè)計的圖像特征對該模型的貢獻度。這是該公司特有的閉源解決方案專利，可能不會進行公開。
好在，一個叫Ashwin Kumar的程序員創(chuàng)建了一個開源版本，讓開發(fā)者/設(shè)計師的工作變得更簡單。
以下內(nèi)容翻譯自他的博客：
理想上，這個模型可以根據(jù)網(wǎng)站設(shè)計的簡單手繪原型，很快地生成一個可用的HTML網(wǎng)站：
△ SketchCode模型利用手繪線框圖來生成HTML網(wǎng)站
事實上，上面例子就是利用訓練好的模型在測試集上生成的一個實際網(wǎng)站，代碼請訪問：https://github.com/ashnkumar/sketch-code。
目前要解決的問題屬于一種更廣泛的任務(wù)，叫做程序綜合（program synthesis），即自動生成工作源代碼。盡管很多程序綜合研究通過自然語言規(guī)范或執(zhí)行追蹤法來生成代碼，但在當前任務(wù)中，我會充分利用源圖像，即給出的手繪線框圖來展開工作。
在機器學習中有一個十分熱門的研究領(lǐng)域，稱為圖像標注（image caption），目的是構(gòu)建一種把圖像和文本連接在一起的模型，特別是用于生成源圖像內(nèi)容的描述。
△ 圖像標注模型生成源圖像的文本描述
我從一篇pix2code論文和另一個應(yīng)用這種方法的相關(guān)項目中獲得靈感，決定把我的任務(wù)按照圖像標注方式來實現(xiàn)，把繪制的網(wǎng)站線框圖作為輸入圖像，并將其相應(yīng)的HTML代碼作為其輸出內(nèi)容。
注：上段提到的兩個參考項目分別是
pix2code論文：https://arxiv.org/abs/1705.07962
floydhub教程：https://blog.floydhub.com/turning-design-mockups-into-code-with-deep-learning/?source=techstories.org
確定圖像標注方法后，理想中使用的訓練數(shù)據(jù)集會包含成千上萬對手繪線框圖和對應(yīng)的HTML輸出代碼。但是，目前還沒有我想要的相關(guān)數(shù)據(jù)集，我只好為這個任務(wù)來創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。
最開始，我嘗試了pix2code論文給出的開源數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集由1750張綜合生成網(wǎng)站的截圖及其相應(yīng)源代碼組成。
△ pix2code數(shù)據(jù)集中的生成網(wǎng)站圖片和源代碼
這是一個很好的數(shù)據(jù)集，有幾個有趣的地方：
該數(shù)據(jù)集中的每個生成網(wǎng)站都包含幾個簡單的輔助程序元素，如按鈕、文本框和DIV對象。盡管這意味著這個模型受限于將這些少數(shù)元素作為它的輸出內(nèi)容，但是這些元素可通過選擇生成網(wǎng)絡(luò)來修改和擴展。這種方法應(yīng)該很容易地推廣到更大的元素詞匯表。
每個樣本的源代碼都是由領(lǐng)域?qū)Ｓ谜Z言（DSL）的令牌組成，這是該論文作者為該任務(wù)所創(chuàng)建的。每個令牌對應(yīng)于HTML和CSS的一個片段，且加入編譯器把DSL轉(zhuǎn)換為運行的HTML代碼。
為了修改我的任務(wù)數(shù)據(jù)集，我要讓網(wǎng)站圖像看起來像手工繪制出的。我嘗試使用Python中的OpenCV庫和PIL庫等工具對每張圖像進行修改，包括灰度轉(zhuǎn)換和輪廓檢測。
最終，我決定直接修改原始網(wǎng)站的CSS樣式表，通過執(zhí)行以下操作：
1. 更改頁面上元素的邊框半徑來平滑按鈕和DIV對象的邊緣；
2. 模仿繪制的草圖來調(diào)整邊框的粗細，并添加陰影；
3. 將原有字體更改為類似手寫的字體；
最終實現(xiàn)的流程中還增加了一個步驟，通過添加傾斜、移動和旋轉(zhuǎn)來實現(xiàn)圖像增強，來模擬實際繪制草圖中的變化。
現(xiàn)在，我已經(jīng)處理好數(shù)據(jù)集，接下來是構(gòu)建模型。
我利用了圖像標注中使用的模型架構(gòu)，該架構(gòu)由三個主要部分組成：
1. 一種使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的計算機視覺模型，從源圖像提取圖像特征；
2. 一種包含門控單元GRU的語言模型，對源代碼令牌序列進行編碼；
3. 一個解碼器模型，也屬于GRU單元，把前兩個步驟的輸出作為輸入，并預(yù)測序列中的下一個令牌。
△ 以令牌序列為輸入來訓練模型
為了訓練模型，我將源代碼拆分為令牌序列。模型的輸入為單個部分序列及它的源圖像，其標簽是文本中的下一個令牌。該模型使用交叉熵函數(shù)作為損失函數(shù)，將模型的下個預(yù)測令牌與實際的下個令牌進行比較。
在模型從頭開始生成代碼的過程中，該推理方式稍有不同。圖像仍然通過CNN網(wǎng)絡(luò)進行處理，但文本處理開始時僅采用一個啟動序列。在每個步驟中，模型對序列中輸出的下個預(yù)測令牌將會添加到當前輸入序列，并作為新的輸入序列送到模型中；重復此操作直到模型的預(yù)測令牌為，或該過程達到每個文本中令牌數(shù)目的預(yù)定義值。
當模型生成一組預(yù)測令牌后，編譯器就會將DSL令牌轉(zhuǎn)換為HTML代碼，這些HTML代碼可以在任何瀏覽器中運行。
我決定使用BLEU分數(shù)來評估模型。這是機器翻譯任務(wù)中常用的一種度量標準，通過在給定相同輸入的情況下，衡量機器生成的文本與人類可能產(chǎn)生內(nèi)容的近似程度。
實際上，BLEU通過比較生成文本和參考文本的N元序列，以創(chuàng)建修改后的準確版本。它非常適用于這個項目，因為它會影響生成HTML代碼中的實際元素，以及它們之間的相互關(guān)系。
最棒的是，我還可以通過檢查生成的網(wǎng)站來比較當前的實際BLEU分數(shù)。
△ 觀察BLEU分數(shù)
當BLEU分數(shù)為1.0時，則說明給定源圖像后該模型能在正確位置設(shè)置合適的元素，而較低的BLEU分數(shù)這說明模型預(yù)測了錯誤元素或是把它們放在相對不合適的位置。我們最終模型在評估數(shù)據(jù)集上的BLEU分數(shù)為0.76。
后來，我還想到，由于該模型只生成當前頁面的框架，即文本的令牌，因此我可以在編譯過程中添加一個定制的CSS層，并立刻得到不同風格的生成網(wǎng)站。
△ 一個手繪圖生成多種風格的網(wǎng)頁
把風格定制和模型生成兩個過程分開，在使用模型時帶來了很多好處：
1.如果想要將SketchCode模型應(yīng)用到自己公司的產(chǎn)品中，前端工程師可以直接使用該模型，只需更改一個CSS文件來匹配該公司的網(wǎng)頁設(shè)計風格；
2. 該模型內(nèi)置的可擴展性，即通過單一源圖像，模型可以迅速編譯出多種不同的預(yù)定義風格，因此用戶可以設(shè)想出多種可能的網(wǎng)站風格，并在瀏覽器中瀏覽這些生成網(wǎng)頁。
受到圖像標注研究的啟發(fā)，SketchCode模型能夠在幾秒鐘內(nèi)將手繪網(wǎng)站線框圖轉(zhuǎn)換為可用的HTML網(wǎng)站。
但是，該模型還存在一些問題，這也是我接下來可能的工作方向：
1. 由于這個模型只使用了16個元素進行訓練，所以它不能預(yù)測這些數(shù)據(jù)以外的令牌。下一步方向可能是使用更多元素來生成更多的網(wǎng)站樣本，包括網(wǎng)站圖片，下拉菜單和窗體，可參考啟動程序組件（https://getbootstrap.com/docs/4.0/components/buttons/）來獲得思路；
2. 在實際網(wǎng)站構(gòu)建中，存在很多變化。創(chuàng)建一個能更好反映這種變化的訓練集，是提高生成效果的一種好方法，可以通過獲取更多網(wǎng)站的HTML/CSS代碼以及內(nèi)容截圖來提高；
3. 手繪圖紙也存在很多CSS修改技巧無法捕捉到的變化。解決這個問題的一種好方法是使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN來創(chuàng)建更逼真的繪制網(wǎng)站圖像。
代碼：https://github.com/ashnkumar/sketch-code
原文：https://blog.insightdatascience.com/automated-front-end-development-using-deep-learning-3169dd086e82
— 完 —
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?'?' ? 追蹤AI技術(shù)和產(chǎn)品新動態(tài)
HP是世界上最好的語言，這是一個老梗。
有不少學習PHP的程序員后來去做了前端開發(fā)，畢竟近些年前端開發(fā)還是蠻吃香的。
學習PHP不僅僅要學習html，而且還要學習CSS。
CSS是萬維網(wǎng)聯(lián)盟在 HTML 4.0 之外提出，目的是為了讓CSS完成樣式與內(nèi)容的分離。
那么，CSS如何入門呢?w3cschool在這里分享幾個方法：
w3cschool官方本身就有CSS教程，我們看教程的目的主要還是要了解CSS到底是干什么用的。
其實，用一句簡單的話來說，改變我們看的網(wǎng)頁的樣子.。
w3cschool新開發(fā)了CSS微課，這可能是很多程序員小伙伴所需要的。
CSS直接抓住了CSS教程中比較核心的一些概念和語法，并且有實戰(zhàn)的訓練習題。
其內(nèi)容包括了CSS基礎(chǔ)、CSS文本樣式、CSS屬性、CSS定位和布局，讓你系統(tǒng)、立體地全面認識CSS。
CSS微課實現(xiàn)了游戲化的編程體驗，關(guān)卡是循序漸進的，這迫使你不能跳躍而忽略一些重要的編程知識。
其中，習題類型包含了判斷題、選擇題、實戰(zhàn)訓練題。
理論離不開實戰(zhàn)，CSS微課做到了例子多，概括技術(shù)全面。
當你可以通關(guān)的時候，你已經(jīng)對CSS算是有一個比較深刻的認識，也掌握了一定的CSS編程技能。
學編程一定要讓編程本身變得有趣，所以大可以先玩編程。
用CSS微課學習是一種有趣化的方法。
另外，閱讀《css禪意花園》，就當成一本故事書看，隨便翻翻你會發(fā)現(xiàn)css確實很好玩的。
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