给准备入门的我一点点建议

想要成为程序员应该如何学习呢

(对自己的忠告,你不是我,我不是你。择优而待)

每个人都有自己的学习方式。学习方向和目标的不同会导致过程的选择不同,但结果终是相同的。

学习方向迷茫?编程世界知识何其之多,眼花缭乱,影响自己抉择。

既然方向迷茫,不如先选择目标吧。给自己定个目标,先赚个小目标。(笑谈)

正文:::

回想自己刚接触的时候也很迷茫,因为知识很多。前端、Java后端、Python、C++、C#等等,什么都学一点,导致最后的结果就是兴致缺乏,啥也不会。感觉平平,于是没办法,安然躺平。我们处于一个巨大的迷宫里,没有外人帮助,单纯靠我们自己,想要走出去,只能慢慢摸南墙,或许网上会给你学习路径,告诉你怎么学习效率最高,怎么学进步最快。我的理解是按照别人走的路去走,路途太漫长了,没有毅力很难坚持,我如果告诉你把学习视频从头到尾都看一遍就会了,你很高兴,去跟着学,然后看着超过六百集的教学视频,陷入了深深的沉思(本人就是这个样子),所以我选择自己摸索,一个个试呗,对吧,反正也不知道怎么开始,那就自己想。(想到啥就做啥,而不是像一套做一套)。

我觉得学这个就像学英语题一样,望着一篇单词量2000的文章,要我翻译,我该怎么办呢?首先按照语文的思想,总分总,再按照英语的思想,一大自然段就看第一句或者最后一句(我英语很差呜呜呜)于是我提出自己编程的学习路线。(有错误可以指出)

编程语言已经经过这么多年的发展,它本身的框架体系已经很完善了,所以学一个东西要学他的基础和他的框架

第一步:

MySQL数据库和MyBatis。(其他的我不管不管,我就是不管)

学习之前带着问题去学习,原因就是,为了让自己有成就感。

学习过程遇见新名词,选择记录,学完一个模块再来理解,原因就是多记录,然后后续某个地方碰到了你会感觉好像认识,如此往复,会很牢固。

然后就是练习。SQL语句一定要练习,后续深入的时候,在来考虑他的实现过程。

第二步:

Spring MVC 和Spring框架

我直接选择框架,前面知识不懂?没关系(还是需要有一点点基础知识),直接上手框架,总是成体系的一个东西,后续在往里面添加模块。新名词,记录,去找解释。

第三步:

Spring Boot 项目

照葫芦画瓢,跟这写,先理解大致思想,以致于能不能自己写,我不清楚,但是我清楚这种东西都是后天锻炼的,没有谁天生就会。

第四步:

Spring Cloud微服务、Redis、RabbitMQ消息队列

第五步:

微服务项目

知识不是学一次就可以了的,知识在不断迭代,你也是,你也要保持不断地学习,如果时间够,还是先学习基础知识,没有基础你可能会学起来很困难。因为这种方法我试过,并不适合我,但不代表不适合你,我对自己的思想就是,遇见不会的数学题,先找资料寻找定义,然后在去看式子,实在不行,直接看题解,攻心为上,攻城为下,城打不破,哥们不打了,直接跟敌人成为朋友。

声明:我也看过很多学习路线什么的,但是不适合我,而且我已不是那个风华正茂的自己,我只是把自己的方法说出来,并我会为之实现且记录,更新文章我会感到很愉悦,可能是刚写的原因,但是莫问前程,时间决定,往事回首,才有笑谈。

注:因为不知道上面需要多久能完成,我也是有工作,可能每天只能抽出一点时间,任重而道远,加油努力。

(后续也会更改此篇文章,不断完善)

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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