方向不对努力白费，Java技术的学习并不是一蹴而就的，正确的学习方向能让你事半功倍，如果你想在自己的Java学习之初就了解学Java又好又快的方法，那么这篇文章就是为你准备的。...1Java SE部分 1、java基础：基础语法；面向对象（重点）；集合框架（重点）；常见类库API； 2、java界面编程：AWT；事件机制；Swing； 3、java高级知识：Annotation；...，今天分享之前先说下这个，，如果大家喜欢的话我会再更新，专注学Java技术的小伙伴可以进群【六四四零三 八四三九，邀请码：豆子】一起交流学习，群里还有大量学习资料可供大家自行下载参看，欢迎大家一起来交流讨论...开发 17、Android基础：Android开发调试环境；Android应用结构；界面组件与界面编程；资源管理；四大组件； 18、Android中级：文件IO和SQLite；图形、图像与动画；音频、视频的录制与播放...拓展、进阶 26、Java EE实践与架构：Ant+Ivy或Maven；SVN、CVS；深刻理解10种以上设计模式；掌握各种Java EE架构及各自优势； 27、Workflow：Workflow规范及功能
/1/ 大前端的说法，是如何出现的？范围是多“大”？ 对于许多新人来说，他们最开始接触前端这行，都是从前端开发工资高啊，好找工作啊，入门门槛低，这些方面开始了解的。...但这个分水岭，也就是大前端这个词到底是什么时候出现的，并没有明确的说法，甚至是谁最先提出来的，都没有定论。现在基本的认识就是，大前端包括一切跟前端沾边的可能性。 /2/ 大前端的趋势？...未来的GUI交互方向，就是所有有图形界面的地方，都是前端的工作场景。只要它们能够运行js，那么前端开发就可以伸手进去。 这就是在跨端，跨屏，横向上来看的“大前端”。 /3/ 大前端的技术栈？...另一种大前端的技术栈就是微信小程序，它代表的方向就是“超级APP”，一个app就是一个操作系统。 /4/ 大前端背景下的前端开发工程师？...也许是争吵的时间太久了，相爱相杀，它们最终合二为一，就是大前端。 在大前端的视野中，不分什么pc端，移动端，native和webapp，未来只能一种开发，就是能在显示屏上显示出来的GUI界面。
领域矩阵： 猫头虎技术领域矩阵： 文章目录 探索Java语言的未来发展方向 摘要 引言 正文 1. 云原生和微服务 示例代码：Spring Boot微服务 2....安全性与可维护性 示例代码：模块化 小结 常见问题解答 参考资料 总结与未来展望 温馨提示 探索Java语言的未来发展方向 摘要 Java作为一种面向对象的编程语言，已经在全球范围内使用超过二十年。...本文将带你深入探索Java的未来发展方向，分析其与现代技术趋势的融合，包括云计算、微服务、人工智能、大数据、Kubernetes以及安全性等领域，为开发者和爱好者提供全面的见解与代码示例，确保不论你是新手还是专业人士...安全性与可维护性 Java通过模块化、类型安全和成熟的安全库，实现了代码的高可维护性和安全性。新版本的模块化系统（Java 9+）和可选的静态类型使代码更加可靠。...A3：Java新版本的模块化、增强的类型系统和新API使代码更加稳定、安全和高效。开发者应积极采用最新版本，以便获取更好的开发体验和性能。 总结与未来展望 Java的未来充满希望。
业务优化产生的效果也是非常大的，但它属于产品和管理的范畴。同作为程序员，在平常工作中，我们面对的优化方式，主要是通过一系列的技术手段，来完成对既定的优化目标。...优化方法中有多种用空间换时间的方式，但只照顾计算速度，而不考虑复杂性和空间问题，也是不可取的。我们要做的，就是在照顾性能的前提下，达到资源利用的最优状态。 接下来，我简要介绍一下这7个优化方向。...虽然它的编程模型简单，但应对突发的、时间段倾斜的流量，问题就特别大，请求很容易失败。 异步操作可以方便地支持横向扩容，也可以缓解瞬时压力，使请求变得平滑。...小结 以上就是代码优化的 7 个大方向，我们通过简要的介绍，让大家对性能优化的内容有了大体的了解。...这7大方向是代码优化的最主要方向，当然，性能优化还包含数据库优化、操作系统优化、架构优化等其他一些内容，这些不是我们的重点，在后面的文章中，我们也只做简要的介绍。
大数据的应用，目前集中体现在互联网与金融两个领域，当人们满足了物质层面的需求，可能会将目光转向更加贴近生活的层面，目前，“大数据”一词正在越来越频繁的出现，越来越多的企业开始正视大数据的重要性，越来越多的人学习大数据...数据量将持续增长 大数据的增长一方面提供了更多的参考数据，另一方面，对技术的要求更为严格。...政府大数据发展迅速 数字平台既省力，又对以用户为中心的设计起到了帮助作用，如提供支付、身份管理和验证等服务 数据科学兴起与多学科融合 大数据的兴起，引起了越来越多人的关注，其中不乏专业人员的研究与讨论...同时，大数据不是单一的学科，交叉性的讨论研究会使它逐渐完备 物联网、云技术、大数据和网络安全深层融合 数据管理技术，比如说数据质量控制、数据准备、数据分析以及数据整合等方面的融合程度将在新的一年当中达到新的高度...这些应用程序采用大数据分析技术来分析用户过往的行为，为用户提供个性化的服务 隐私的保护与大数据的安全备受关注 大数据应用在带来便利的同时，也暴露了一系列问题，人们开始担心个人信息的安全，骚扰电话、账户盗用
下面是我观察到的行业内的一些发展和未来方向，视角较小，互相讨论。 1....这部分未来发展以稳定为主，离线计算作为大数据计算的基石，无论从场景丰富度，业务复杂度上都远超其他方向，也是绝大多数公司和业务的基石。...全面拥抱实时计算，数据湖方案在头部公司全面落地，行业标准初露端倪 这两年最热最火的方向集中在实时计算和湖仓领域，大家应该都能感觉到。...目前实时计算方向在行业内部没有统一的行业标准，各个大小公司对实时计算和湖仓的需求差异极大，所以大家会看到公开分享中实时架构百花齐放(菜鸡互啄)。...传统公司在数据开发领域自称一派，例如一些国企、银行、新能源等等，他们在各自的垂直方向上有自己独特的数据开发和交付标准，并且有较高的行业门槛，和互联网形成了较为明显的差异。
用SWOT分析来展现两个维度的关系。 ? 如果有朋友对到底是走哪个路线比较纠结。可以自己列出所有的优劣势，给每一项设置一个权重。计算总体得分，定好方向就不要再纠结了。 常见误区 1. 管理更高大上？...目前国内技术公司的趋势是技术和管理逐渐分离。一个leader手下有职级比自己高的技术工作者是很正常的事情。 技术在往上走，更考验的不是解决多少问题，而是让更多的人跟你一样能解决问题。...年纪大的技术竞争力不如年轻人？ 有问题解决问题。为什么不如年轻人，具体的现象和事实是什么？ 现象一：没有年轻人上手快 这并不是本质现象。...因为很多业务和技术对他们都是新东西，要学的太多了，所以深度是不够的。 特质分析 管理需要的特质：格局高、思想开放灵活、有合适的野心。...我leader比我小5岁，我之前leader的leader比我小1岁。他们都在自己岗位上做的很好，都是我很敬佩的人。我这一代人的方法是自己摸索出来的。而更年轻的人他们的方法是站在巨人肩膀上的。
开发工程师一般负责后端开发，当然也有专门做Java Web的工程师，但是随着前后端的分离，越来越多的Java工程师需要往大后端方向发展。...相较于前两本大厚书，这两本书更加亲民，小白可以买来看看，还是很适合入门的。 4 计算机网络 ? 没错，就是这本教材，作为非科班选手自己看这本书，那叫一个欲仙欲死啊，看完就忘记了。...数据库 0 数据库原理 数据库原理应该是教材吧，这本书作为数据库入门来说还是可以的，毕竟不是专门做DB的，看大厚书用处不大，这本书把数据库的基本概念都讲完了。 1 sql必知必会 ? ...这本书是阿里巴巴oceanbase核心开发大佬写的书，讲的是分布式存储相关的原理和解决方案，该书不是很厚，如果想做存储方向的同学可以看看。...云计算 云计算方面的内容主要是我在实习阶段接触的，如果只是应用开发方向的话这块不懂也罢。主要还是看个人兴趣。 1 OpenStack设计与实现 ?
大数据的六大技术发展方向 大数据技术是一种新一代技术和构架，大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，大数据技术已经运用到各个领域 在大数据采集与预处理方向...这方向最常见的问题是数据的多源和多样性，导致数据的质量存在差异，严重影响到数据的可用性。...针对这些问题，目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具(如IBM的Data Stage) dvdf 在大数据存储与管理方向 这方向最常见的挑战是存储规模大，存储管理复杂，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据...在大数据存储和管理方向，尤其值得我们关注的是大数据索引和查询技术、实时及流式大数据存储与处理的发展 大数据计算模式方向 “ 由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算...开发的数据挖掘算法等 dvdf 大数据可视化分析方向 通过可视化方式来帮助人们探索和解释复杂的数据，有利于决策者挖掘数据的商业价值，进而有助于大数据的发展。
随着技术的不断进步，越来越多的科技公司开始竞相争夺这一市场。本文将深入探讨未来AIGC大模型产品可能的发展方向。 一、个性化和定制化 未来的大模型产品将更加注重个性化和定制化。...未来，大模型产品将朝着多模态融合的方向发展。这意味着一个模型能够同时处理和生成文本、图像、音频等多种形式的内容。...未来的大模型将进一步提高生成内容的质量和真实性，避免低质内容和虚假信息的产生。这需要通过更复杂的模型架构和更大规模的训练数据集，以及引入内容验证机制，确保生成的内容高质、可信。...未来，大模型产品将朝着标准化方向发展，制定统一的技术标准和规范，促进不同平台和系统之间的互操作性。...从个性化和定制化、多模态融合、提高内容质量、与人类协同工作，到隐私保护与伦理考量、应用场景多样化、技术标准化、增强学习和自适应能力，AIGC大模型将在多个方向上实现突破和创新。
本文对数据科学众多方向进行简要描述，您不需要全部学习，只需要选择一个，从第一步开始执行，您将会学到更多东西。您不要犹豫应该选择那一个，这里没有错误的答案。您只需要挑选一个，开始投入建设即可。...您可以采取一些不同的路径，一个是传统的大学教师方法，一个是更多的企业培训方向，这两个都可以。...如果您喜欢谈论回归、决策树、随机森林、AUC、交叉验证和提升算法，那么这个方向可以适合您。 第一步：积极参与数据竞赛，推荐:Kaggle 6 数据科学研究员 研究人员有兴趣推进数据科学的界限。...7 数据科学经理 最好的管理者知道如何构建强大的团队并且走出困境。经理将会为项目提供帮助和总体方向。另外，他们应该对数据如何帮助形成一个团队决定有着深刻的理解和真知灼见。...第一步：您可以考虑组织一个团队来帮助一个非盈利的组织分析数据。 8 数据科学独角兽 数据科学独角兽是一个知道以上所有的方向和更多的人。
在人工智能和大模型技术飞速发展的今天，我们有幸见证了AI如何深刻地影响和改变着我们的世界。这场变革不仅可能重塑我们的世界，更在各个领域引发了深远的影响。...为了深入理解这场技术变革，把握AI应用的未来趋势，我们特别策划了这一期“大模型&AI应用”主题书单。...本期大牛书单，我们请来了鹅厂内部行业专家，他们用丰富的知识和实践经验，为我们精选了一系列深度与广度兼备的好书和框架推荐，不仅覆盖了AI的基础理论，更深入探讨了AI在不同领域的应用实践，从技术实现到伦理思考...让我们一起跟随这些行业大牛的脚步，探索AI的无限可能。...福利时刻 在评论区写下关于你在AI应用或大模型学习中的故事，分享你的心得和看法，我们将在8月9日抽取 10 位朋友各送一本被许多大牛与博主都推荐过的顶尖AI科学家李飞飞自传——《我看见的世界》。
在大模型出现前，一直缺乏一个足够通用和强大的模型，作为能够适应各种情景的AI代理的起点。...同样，对于基于LLM的代理来说，从各种来源和模态接收信息是至关重要的。这种扩展的感知空间有助于代理更好地理解其环境，做出明智的决策，并在更广泛的任务中取得成功，这是一个重要的发展方向。...惯性测量单元可以测量和记录物体的三维运动，提供有关物体速度和方向的详细信息。 然而，这些感知数据很复杂，基于LLM的代理无法直接理解。 探索代理如何感知更全面的输入是未来的一个有希望的方向。...论文原文 https://arxiv.org/abs/2309.07864 阅读推荐 推荐三个搭建专有知识库+大模型智能助手开源项目 超越 ChatGPT-4，谷歌结合 AlphaGo 技术的多模态大模型...揭秘微信如何训练大模型：低调的WeLM｜官网上次更新还是一年前 大型语言模型的幻觉研究｜减轻及避免大模型LLM幻觉（二） 你好，我是百川大模型｜国内可开源免费商用Baichuan2揭秘
很多人也看好Java大数据方向，那么现在入行Java大数据值得吗？前景如何呢？ 大数据的趋势，在这几年的发展当中，已经是显而易见了。...7.jpg Java大数据方向，也因此成为很多Java老鸟看好的方向，早先几年行业内的大数据工程师，基本上都是从Java方向转过去的。...但Java大数据方向，月薪2万多的薪资只能算一般，后面还有很大发展空间，根据2019年7月招聘数据，大数据年薪基本都在20万以上，上到50万不等。...年龄大对搞技术的来说是个比较大的问题，Java工程师入行的年轻人越来越多，同等条件下，企业总是更青睐于年轻的，这是现实。...关于Java大数据方向，入行Java大数据值得吗，以上就为大家做了基本的介绍了。大数据方向热度持续持续攀升，看好大数据的前景，就要抓紧时机入行，越是往后，越来越多的人才涌入，竞争也会持续加大。
，这也是脑科学未来发展的另一个重要方向； ③ 可以有很重要的应用——模拟大脑，创造出具有像人一样智慧的机器，这是人工智能的终极目标，也是脑科学的发展方向之一。...中国的脑研究计划已经筹划了多年，很可能在2019 年启动。该计划将是中国脑科技的未来。那么，它要做什么呢？中国的脑计划具有“一体两翼”的结构，也就是脑科学的三大发展方向。 ① “一体”。...为此，我们希望启动一个由中国科学家主导的国际大科学计划，做全脑介观层面上的神经联接图谱。对于介观图谱，不仅中国科学家感兴趣，世界各国的科学家都有兴趣。...研究类脑人工智能、类脑计算、脑机接口等与人工智能相关的新技术，该领域研究对未来的人工智能产业具有重大影响。 以上是目前中国脑计划的研究方向，也是世界相关科学家公认的最好的方向。...药物都有副作用，但其他疾病药物的副作用不像脑疾病药物的副作用那么大。这是因为脑疾病产生的原因在于大脑的某些网络出现异常。某些网络异常产生对应疾病，另外一些网络异常又产生其他疾病。
大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 ---- 2023年，科技圈最火的无疑是大模型。然而，大模型的真正商用落地还需要一定时间，但大模型的“上游”却已经感受到了火热的氛围。...这就要求数据库不仅需要能够处理单一模态的向量数据，还需要支持跨模态向量数据的存储和查询，这也是向量数据库未来的一个重要发展方向。...大模型带火了向量数据库 在人工智能领域，最近的一个重要趋势是大模型的兴起。在大模型的世界里，我们面临着处理和管理大规模向量数据的挑战，而向量数据库，就是为了满足这个需求而不断发展着。...大模型具有的强大的学习和表示能力，能够处理庞大和复杂的数据，并从中提取出有用的特征和模式，并通过大规模的数据集预训练，加速迭代精进，提升模型性能，向量数据库为大模型提供了高效的数据存储和查询支撑，是大模型落地应用的重要条件...同时，向量数据库的发展也带来了一系列的技术挑战和研究热点，包括如何提高存储和查询效率、如何支持复杂的查询需求、如何提高易用性等，这将是未来研究的重要方向。
java的三大特性 Java语言的三大特性即是：封装、继承、多态 首先先简单的说一下其3大特性的定义： 封装： 在面向对象程式设计方法中，封装(英语：Encapsulation)是指一种将抽象性函式接口的实现细节部分包装...Java中所有的类都是通过直接或间接地继承java.lang.Object类得到的。继承而得到的类称为子类，被继承的类称为父类。子类不能继承父类中访问权限为private的成员变量和方法。...子类可以重写父类的方法，及命名与父类同名的成员变量。但Java不支持多重继承，即一个类从多个超类派生的能力。在开发中尽量减少继承关系，这样做是为了把程序的耦合度降低。...总而言之，面向对象的设计的典型特点就是继承，封装和多态，这些特点也是面向对象之所以能如此盛行的关键所在。 以上就是java三大特性的基本含义，大家理解一下就行了，千万别背啊！...接下来我们通过一个例子来完美的解释一下java的3大特性。
为此，我国应尽快抓紧在未来网络领域的研究和规划，积极探索新的技术架构，以满足互联网发展的需求。 ?...习近平主席与刘韵洁院士亲切交谈 中国三大方向领先 未来网络作为战略新兴产业，受到发达国家高度关注，美日欧盟等国近几年先后启动了一系列国家级未来网络试验设施项目。...近期，习近平总书记提出建设“战略清晰、技术先进、产业领先、攻防兼备的网络强国”的重要指示，未来网络作为信息网络重要战略方向，对我国构建自主、可控、安全的网络环境及“网络强国”将具有重要支撑作用。...目前，中国的未来网络研究团队在全球率先提出了服务定制网络SCN的体系架构，成功研制了软件定义的路由交换平台、 信息内容智能调度管控平台、基于大数据的网络测量感知平台等三大关键组网平台，并已在电信运营商、...在不远的将来，未来网络可以再次改变我们的生活。
本文将从深度学习在AI技术中的应用、AI技术强势落地的行业、AI技术方向所需工程师、未来值得投入的AI技术方向 来给大家分享 深度学习和AI技术什么关系 ?...即将带来翻天覆地的变化！ 医疗影像 近期AI技术赋能医疗同样相当火爆。国家政策也明确扶持这个行业方向。...特别要注意的是，对于算法工程师，不同的AI技术方向会做不同的算法能力要求。 具体而言，语音识别、语音合成和NLP自然语言处理、图像处理等方向，都需要对各自领域进行专、精、深的学习和挖掘。...可能值得投入的深度学习行业方向 ?...了解深度学习在AI技术中的应用，又了解了AI技术以及落地的行业，对于具体要选择哪个方向，根据目前每个技术方向的发展程度，小编大胆的做出如下的推荐，或许可以为小伙伴提供一个参考： 1）人脸识别：配合新零售
机器之心原创 作者：杜伟 在近日的华为全联接大会 2022 中，昇腾 AI 为大模型的开发、落地探索出了一套完整的解决方案 ，并携手产学研各界围绕大模型的前沿探索与发展方向进行了探讨。...太初只是大模型发展全景的一部分，随着 AI 大模型的持续创新，像千博手语这样的落地应用将层出不穷。...首先，大模型的发展遵循规划先行的原则，中国科学技术信息研究所正在牵头与产业界合作伙伴共同规划大模型地图，有序引领创新方向；其次，大模型的开发是基石，昇腾构建的一站式大模型开发使能平台，实现了易开发、易适配和易部署...开发、适配和部署齐头并进，全方位使能大模型开发 虽然大模型成为当前 AI 发展的重要方向，但说到开发，大模型似乎只有头部高校、科研机构和大厂才能玩得起。...大模型落地，产业联合体势在必行 大模型的应用是实现其价值的最后一环，因此探索大模型落地的新方法、新模式成为绕不过的研究课题。但最难的也在于此，毕竟场景千变万化，实际应用也会遇到各种意想不到的困难。
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