汇总:6. 读书与学习

这里写图片描述

嗯 多学点吧 然后深入看看java se 打打基础
要想真牛逼,别听那些吹水的,jvm、GC、设计模式、map
这些都好好学这些决定你的上限 你越早学会,越好
使劲读 多读几遍
掌握基本原则,然后学会推导设计模式
就记住了。
你得看他咋实现的 不是说从外面看就是设计模式
设计模式是代码实现的过程
你可以用各种模式来实现同一个业务 但里面最好的那个就是总结出来的所谓xx模式 搞搞基础吧
把thinking in java这样的 读个十遍八遍的 都是精髓
使劲读
做web的话 再读一下许令波那本
好好读读吧 这种书都是可以一本在手 天下我有的那种
搞好了再看 各种具体技术 事倍功半

读书计划:

晋级之路:

  • 《疯狂Java_突破程序员基本功的16课》

  • 《深入分析Java+Web技术内幕》

  • 《设计模式之禅》(抽象类为基础)看软件设计6原则+《Head First设计模式》(接口为基础):接口优先

  • 《大型网站技术架构-核心原理与案例分析》

  • 成为Java顶尖程序员 ,看这11本书就够了
    http://blog.youkuaiyun.com/u012410733/article/details/51869105

  • 1年以内经验:
    《Java编程思想》–很重要

  • 1-2年经验:
    《大话设计模式》
    http://www.cnblogs.com/zuoxiaolong/p/pattern26.html
    深度剖析JDK动态代理机制
    https://www.cnblogs.com/MOBIN/p/5597215.html
    CGLIB(Code Generation Library)详解
    http://blog.youkuaiyun.com/danchu/article/details/70238002
    Java动态代理分析
    http://blog.youkuaiyun.com/danchu/article/details/70146985
    《重构 改善既有代码的设计》

  • 2-3年经验
    《深入理解Java虚拟机》 --最重要,没有之一
    http://www.cnblogs.com/zuoxiaolong/category/508918.html
    《Java并发编程实战》
    类库、框架源码 --前置:设计模式
    造重复轮子

  • 3-4年经验:
    (3选1)
    1.大数据(Hadoop、hbase)
    2.分布式缓存、分布式消息服务(redis)
    3.分布式计算、软负载均衡Mapreduce或者storm
    (3选1)
    1.《深入理解计算机系统》比较适合一直从事Java Web开发和APP后端开发工作的人群。
    2.《tcp/ip详解 卷一、二、三》比较适合做网络编程的人群,比如你使用netty去开发的话,那么就要对TCP/IP有更深入的了解。
    3.《数据结构与算法》这本书,则比较适合做计算研究工作的人,比如刚才提到的分布式计算

  • 4-5年经验:
    知名公司
    造新轮子

学习计划:

  • Bootstrap
  • SSM
  • Maven
  • shiro
  • solr
  • dubbo+zookeeper,xsd
  • SpringBoot,JPA
  • git
  • RabbitMQ
  • Docker容器
  • SpringCloud
  • redis
  • nginx
  • Java基本功,Hashmap底层实现、动态代理、排序算法、时间复杂度等
  • 框架原理及源码,IOC、AOP、分布式事务等
  • 多线程、并发编程
  • JVM,GC算法等
  • 数据库策略
  • Jenkins持续集成

在这里插入图片描述

内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署应用、安全性用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务业务集成、前端展示结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值