七夕节马上要到了，前端工程师，后端工程师，算法工程师都怎么哄女朋友开心？

这篇文章的前提是，你得有个女朋友，没有就先收藏着吧！

七夕节的来源是梁山伯与祝英台的美丽传说，化成了一对蝴蝶~
美丽的神话！虽然现在一般是过214的情人节了，但是不得不说，古老的传统的文化遗产，还是要继承啊~

在互联网公司中，主要的程序员品种包括：前端工程师，后端工程师，算法工程师。

对于具体的职业职能划分还不是很清楚的，我们简单的介绍一下不同程序员岗位的职责：

前端程序员：绘制UI界面，与设计和产品经理进行需求的对接，绘制特定的前端界面推向用户

后端程序员：接收前端json字符串，与数据库对接，将json推向前端进行显示

算法工程师：进行特定的规则映射，优化函数的算法模型，改进提高映射准确率。

七夕节到了，怎么结合自身的的专业技能，哄女朋友开心呢？

前端工程师：我先来，画个动态的晚霞页面！

1.定义样式风格：

.star {width: 2px;height: 2px;background: #f7f7b6;position: absolute;left: 0;top: 0;backface-visibility: hidden;
}

2.定义动画特性：

@keyframes rotate {0% {transform: perspective(400px) rotateZ(20deg) rotateX(-40deg) rotateY(0);}100% {transform: perspective(400px) rotateZ(20deg) rotateX(-40deg) rotateY(-360deg);}
}

3.定义星空样式数据

export default {data() {return {starsCount: 800, //星星数量distance: 900, //间距}}
}

4.定义星星运行速度与规则：

starNodes.forEach((item) => {let speed = 0.2 + Math.random() * 1;let thisDistance = this.distance + Math.random() * 300;item.style.transformOrigin = `0 0 ${thisDistance}px`;item.style.transform =`translate3d(0,0,-${thisDistance}px)rotateY(${Math.random() * 360}deg)rotateX(${Math.random() * -50}deg)scale(${speed},${speed})`;});

前端预览效果图：

后端工程师看后，先点了点头，然后表示不服，画页面太肤浅了，我开发一个接口，定时在女朋友生日的时候发送祝福邮件吧！

1.导入pom.xml 文件

        <!-- mail邮件服务启动器 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-mail</artifactId></dependency>

2.application-dev.properties内部增加配置链接

#QQ\u90AE\u7BB1\u90AE\u4EF6\u53D1\u9001\u670D\u52A1\u914D\u7F6E
spring.mail.host=smtp.qq.com
spring.mail.port=587## qq邮箱
spring.mail.username=#yourname#@qq.com
## 这里填邮箱的授权码
spring.mail.password=#yourpassword#

3.配置邮件发送工具类
MailUtils.java

@Component
public class MailUtils {@Autowiredprivate JavaMailSenderImpl mailSender;@Value("${spring.mail.username}")private String mailfrom;// 发送简单邮件public void sendSimpleEmail(String mailto, String title, String content) {//  定制邮件发送内容SimpleMailMessage message = new SimpleMailMessage();message.setFrom(mailfrom);message.setTo(mailto);message.setSubject(title);message.setText(content);// 发送邮件mailSender.send(message);}
}

4.测试使用定时注解进行注释

@Component
class DemoApplicationTests {@Autowiredprivate MailUtils mailUtils;/*** 定时邮件发送任务，每月1日中午12点整发送邮件*/@Scheduled(cron = "0 0 12 1 * ?")void sendmail(){//  定制邮件内容StringBuffer content = new StringBuffer();content.append("HelloWorld");//分别是接收者邮箱，标题，内容mailUtils.sendSimpleEmail("123456789@qq.com","自定义标题",content.toString());}
}

@scheduled注解使用方法：
cron：秒，分，时，天，月，年，* 号表示所有的时间均匹配

工程进行打包，部署在服务器的容器中运行即可。

算法工程师，又开发接口，又画页面，我就训练一个自动写诗机器人把！

1.定义神经网络RNN结构

def neural_network(model = 'gru', rnn_size = 128, num_layers = 2):cell = tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(rnn_size, state_is_tuple = True)cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([cell] * num_layers, state_is_tuple = True)initial_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)with tf.variable_scope('rnnlm'):softmax_w = tf.get_variable("softmax_w", [rnn_size, len(words)])softmax_b = tf.get_variable("softmax_b", [len(words)])embedding = tf.get_variable("embedding", [len(words), rnn_size])inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, input_data)outputs, last_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs, initial_state = initial_state, scope = 'rnnlm')output = tf.reshape(outputs, [-1, rnn_size])logits = tf.matmul(output, softmax_w) + softmax_bprobs = tf.nn.softmax(logits)return logits, last_state, probs, cell, initial_state

2.定义模型训练方法：

def train_neural_network():logits, last_state, _, _, _ = neural_network()targets = tf.reshape(output_targets, [-1])loss = tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example([logits], [targets], \[tf.ones_like(targets, dtype = tf.float32)], len(words))cost = tf.reduce_mean(loss)learning_rate = tf.Variable(0.0, trainable = False)tvars = tf.trainable_variables()grads, _ = tf.clip_by_global_norm(tf.gradients(cost, tvars), 5)#optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)train_op = optimizer.apply_gradients(zip(grads, tvars))Session_config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement = True)Session_config.gpu_options.allow_growth = Truetrainds = DataSet(len(poetrys_vector))with tf.Session(config = Session_config) as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())saver = tf.train.Saver(tf.global_variables())last_epoch = load_model(sess, saver, 'model/')for epoch in range(last_epoch + 1, 100):sess.run(tf.assign(learning_rate, 0.002 * (0.97 ** epoch)))#sess.run(tf.assign(learning_rate, 0.01))all_loss = 0.0for batche in range(n_chunk):x,y = trainds.next_batch(batch_size)train_loss, _, _ = sess.run([cost, last_state, train_op], feed_dict={input_data: x, output_targets: y})all_loss = all_loss + train_lossif batche % 50 == 1:print(epoch, batche, 0.002 * (0.97 ** epoch),train_loss)saver.save(sess, 'model/poetry.module', global_step = epoch)print (epoch,' Loss: ', all_loss * 1.0 / n_chunk)

3.数据集预处理

poetry_file ='data/poetry.txt'
# 诗集
poetrys = []
with open(poetry_file, "r", encoding = 'utf-8') as f:for line in f:try:#line = line.decode('UTF-8')line = line.strip(u'\n')title, content = line.strip(u' ').split(u':')content = content.replace(u' ',u'')if u'_' in content or u'(' in content or u'（' in content or u'《' in content or u'[' in content:continueif len(content) < 5 or len(content) > 79:continuecontent = u'[' + content + u']'poetrys.append(content)except Exception as e:pass

poetry.txt文件中存放这唐诗的数据集，用来训练模型

4.测试一下训练后的模型效果：

藏头诗创作：“七夕快乐”

模型运算的结果：

哈哈哈，各种节日都是程序员的表（zhuang）演（bi) 时间，不过这些都是锦上添花，只有实实在在，真心，才会天长地久啊~

提前祝各位情侣七夕节快乐！

我是千与千寻，我们下期见~

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