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:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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