【JAVA程序员的职业生涯规划历程】

Java进阶之路,Java程序员职业发展规划 今天不说行业发展以及Java在市场的占有率。仅仅聊聊身为Java程序员应该如何规划自己的职业发展路线。提示这里对文章进行总结例如以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。httpshttpshttps。... 阅读详情

在深入阅读以下内容之前,我有两项重要声明需要预先说明。首先,鉴于我个人的专业背景是Java后端开发,因此我推荐的学习路径主要聚焦于Java Web和Java后端开发。如果你不属于这一领域,或者你的兴趣点在于其他编程方向,那么我的建议仅供你参考学习思路,而非直接照搬。

接下来,关于【第一部分】的内容,我的主要目标是帮助你快速成长为一名能够胜任工作的Java开发者,这对于正在寻找工作机会或计划转行到Java领域的你尤为适用。

对于在校学生而言,我强烈建议你们在深入学习以下内容之前,先扎实掌握计算机科学的基础知识,如计算机系统、算法和数据结构、编译原理等。只有在这些基础上,你们才能更好地理解和应用接下来要学习的内容。

第一部分:面向Java初学者

如果你是Java的新手,或者正在计划转行到Java领域,那么以下学习路径可能会对你有所帮助。

一、Java基础知识

首先,你需要找到一份Java基础教程,并系统地学习。在学习过程中,动手实践至关重要。很多时候,仅凭想象很难理解某些概念,而动手编写代码并运行,则能帮助你更直观地理解Java的语法和逻辑。

当你完成基础教程的学习后,你应该对Java有一个基本的了解,并能够编写一些简单的程序。此时,不要急于进入下一步,而是应该花几天时间编写更多的程序,以巩固你的基础知识。

二、Web开发入门

在掌握Java基础后,你可能会觉得所学的知识有些“无用武之地”。为了解决这个问题,你可以开始学习Web开发相关的知识。这包括前端技术(如HTML、CSS、JavaScript)以及Java后端技术(如Servlet、JSP)和数据库技术(如MySQL)。

前端技术的学习可以让你了解如何创建和美化网页。虽然这部分内容对于后端开发者来说不是必须的,但掌握一定的前端知识将有助于你更好地与前端开发者合作。

接下来,你需要学习Servlet和JSP,这是Java后端开发的核心部分。在学习这些技术时,你应该使用专业的开发工具(如Eclipse),而不是简单的文本编辑器。

最后,你需要学习如何使用数据库。MySQL是一个很好的入门选择,因为它在Java领域非常流行。在学习数据库时,你不仅要掌握JDBC等数据库操作技术,还要学会使用数据库管理工具(如Navicat或SQLyog)。

三、Java Web框架学习

在掌握以上内容后,你还需要学习一些Java Web框架,以提高开发效率。目前流行的Java Web框架包括Spring、Spring MVC和MyBatis(统称为SSM框架)。

你需要学会如何搭建这些框架,并使用它们创建一个简单的Web项目。在这个过程中,你可能会遇到一些配置问题或不理解的地方。不用担心,你可以先按照教程操作,然后在后续的学习中逐渐深入了解这些配置的含义和用途。

当你掌握了SSM框架的基本搭建技能后,我建议你记录下初次搭建的全过程,因为这一经验在未来绝对会派上用场。在搭建SSM框架的过程中,你或许会频繁地接触到一个名为Maven的工具。Maven不仅是当前项目开发中的常用工具,更是你未来职业生涯中几乎不可或缺的一部分。因此,在搭建SSM框架的同时,你可以抽时间初步了解Maven的基本用法。随着工作经验的积累,你将逐渐接触到Maven的更高级功能。

关于SSM框架的学习资源,我为你推荐一个包含视频的优质平台,供你参考。

完成SSM框架的学习后,你便可以开始寻找工作了。对于在校学生,可以寻找实习机会;而对于即将毕业或已毕业的同学,则应寻找全职工作。在求职过程中,切勿中断学习。事实上,从踏入这个行业开始,你就应该始终保持学习的状态。尽管你可能只是初步掌握了上述内容,但你可以逐步深入,网络将是你获取知识的宝库。

第二部分:针对入职一年内的Java开发者

恭喜你,你已经成功踏入Java开发领域,并拥有了一份宝贵的工作。这个阶段是你成长最为迅速的时期,你可能会面临频繁的加班。但请记住,加班并不意味着你可以放松学习。从你踏入这个行业的那一刻起,持续学习便成为你的责任。在这一年里,我强烈建议你阅读《Java编程思想》这本书,它将帮助你更深入地理解Java,是Java基础知识的升级版。这本书的内容较为丰富,我当年花了整整三个月的时间才读完。以正常速度来看,半年左右应该可以完成。但在这里,我给你的要求是,在一年内充分吸收这本书的内容。有些部分你可能需要反复阅读,才能真正理解。总之,这个阶段的核心是,在工作中实践,并加深对Java基础的理解。

第三部分:针对工作1-2年的Java开发者

在这个阶段,你已经对Java有了更深入的了解。然而,在面向对象编程方面,你可能还缺乏深刻的体会,编程时仍然停留在完成功能的层面,很少考虑设计的问题。这时,设计模式便显得尤为重要。我推荐你阅读《大话设计模式》这本书,并尝试撰写与设计模式相关的博客文章。记住,我提到的都是基本要求,不要有任何松懈。否则,五年后,你可能会羡慕别人的高薪和优质的工作环境。在这一年里,你必须对设计模式了如指掌,而《大话设计模式》将是一个很好的起点。此外,设计模式并不是你这一年的唯一任务,你还需要阅读一些关于代码编写优化的书籍,如《重构:改善既有代码的设计》和《Effective Java》。总之,这个阶段的核心任务是提升你的代码能力,写出优雅、高效的代码。

第四部分:针对工作2-3年的Java开发者

在工作了2-3年后,一些同学可能会因为觉得自己已经有所成就而开始松懈。但请记住,你的学习之路还很长。在这个阶段,有一本非常重要的书籍推荐给你,那就是《深入理解Java虚拟机》。这本书对于Java开发者来说,其价值无可比拟。在我看来,它的重要性甚至超过了《Java编程思想》。这本书将帮助你全面深入地了解Java虚拟机,而你已经知道,Java是运行在JVM之上的,因此,对JVM的了解是你不可推卸的责任。

此外,在过去的两年工作中,你很可能已经或多或少地接触过并发编程。现在,是时候更深入地了解并发相关的知识了。我推荐你阅读《Java并发编程实战》这本书,只要你能够深入理解其中的内容,那么对于并发的理解就已经达到了相当高的水平。

然而,你的学习任务还远不止于此。在这个阶段,你应该已经对你所使用的框架和Java的类库有了更深入的了解。因此,我建议你开始阅读JDK中的类源码,以及你所使用的框架的源码。但请注意,这需要你对设计模式有非常深入的了解,否则你在阅读源码时可能会遇到很多困惑。

这些学习过程是相互关联的,如果你在任何一个阶段掉队了,那么你就可能会跟不上节奏,甚至是一步慢步步慢。而且我可以负责任地告诉你,我在这个阶段所学习的东西远不止这里所罗列的。

因此,千万不要觉得自己已经学得足够了。我所说的这些都只是基本要求。如果你不能跟上这个节奏的话,那么在未来,你可能会发现自己的工资比别人低,公司也不如别人好,甚至可能会失去工作的机会。

在这个阶段,你需要做的是深入了解Java底层和Java类库(如并发编程相关的java.concurrent包),也就是JVM和JDK的相关内容。同时,你还需要更深入地了解你所使用的框架,推荐的方式是阅读源码或查看官方文档。

此外,在这个阶段,你也应该开始尝试自己“造轮子”。不要盲目相信“不要重复造轮子”的说法,那是为了节省时间成本而提出的。虽然你造的轮子可能早已存在,甚至可能没有现存的好,但这个过程将帮助你更深入地理解技术,并锻炼你的编程能力。

造轮子,即使对别人没有价值,也绝对对你自身有着不可估量的意义。这个过程是从无到有的创造性实践,它不仅能全面锻炼你的编码能力,还深刻考验你的框架设计能力。你需要确保你的轮子具备出色的扩展性和健壮性,这要求你在设计之初就进行深思熟虑。

在造轮子的征途中,你会遭遇形形色色的挑战,这些难题正是你成长的契机。当你克服重重困难,最终成功打造出属于自己的轮子时,你会发现,自己在这个过程中收获满满。无论是技术能力、问题解决能力,还是自信心和成就感,都会得到显著提升。

因此,在工作2-3年的这个阶段,除了深入了解JVM、JDK和框架源码外,我鼓励你根据别人优秀的源码,去尝试创造任何你能够想象出来的轮子。这将是你技术成长的宝贵财富。

第五部分:针对工作3-4年的Java开发者——技术深耕与专注

工作3-4年的你,或许已经感受到技术提升的难度在逐渐增加。这个阶段的学习往往更加多样化,因为你在前几年的工作中,很可能已经接触过多种技术,如大数据、分布式缓存、分布式消息服务、分布式计算、软负载均衡等。

这些技术中的任何一项,如果你能深入掌握,都将成为你未来求职时的巨大优势。因此,如果你对某一项技术特别感兴趣,不妨深入钻研一下。这项技术不一定是你当前工作中正在使用的,但一定要与你的工作领域紧密相关。

然而,在研究新技术时,切忌浅尝辄止、朝三暮四。有的同学可能今天研究一下大数据和Hadoop、Hbase等技术,过不久就觉得乏味,转而研究分布式缓存如Redis;再过一段时间,又可能对分布式计算如Mapreduce或Storm产生兴趣。结果到最后,看似什么都会一点,实则任何一项都只是略知皮毛。

这样的学习方式不仅无法让你真正掌握技术,反而会在面试时暴露无遗。面试官随便一问,你可能就原形毕露。因此,我建议你在这个阶段,选择一两项与你的工作紧密相关的技术进行深入学习,真正掌握其精髓。这样,你才能在未来的职场竞争中立于不败之地。

第六部分:参加工作4-5年的Java开发者——提升影响力与参与伟大项目

经过前面几年的不懈努力,相信你已经在自己钻研的领域内有了独到的见解。此时,你可能已经遇到了技术上的瓶颈,难以在短时间内实现显著的提升。这时,与其一味地追求技术上的突破,不如将重心转向提升个人影响力。

提升影响力的途径多种多样。你可以尝试加入一些知名公司,借助公司的平台提升自己的背景。同时,你也可以通过发表技术文章、参与技术论坛等方式,分享你的见解和经验,从而影响更多的人。此外,创建一个有价值的开源项目也是提升影响力的有效途径。与之前的“造轮子”不同,这次你需要真正打造出对别人有价值的轮子,这不仅能够帮助你提升技术实力,还能够吸引更多人的关注和认可。

在这个阶段,提高影响力的重要性不言而喻。一方面,技术上的瓶颈使得深入研究的收效甚微;另一方面,影响力能够为你创造更多的机会。与明星类似,一个好的项目往往能够成就一批程序员。如果你能够参与到这样的项目中,无疑会对你的职业生涯产生深远的影响。

参与伟大项目的机会往往与你的影响力息息相关。如果你在某一领域具有广泛的影响力,那么当有好的项目出现时,你很可能会被邀请加入。即使没有被邀请,你也可以凭借自己的影响力和技术实力主动争取机会。在这个过程中,你的影响力甚至可能会超过你现在的技术能力,成为你获得机会的关键因素。

因此,在这个阶段,你需要将提升影响力作为自己的首要任务。通过加入知名公司、发表文章、创建开源项目等方式,不断提升自己的知名度和影响力。同时,也要保持对技术的关注和热爱,不断学习和进步,为自己未来的职业生涯打下坚实的基础。

最后,需要强调的是,每个人的情况都是不同的。本文所提到的建议可能并不适合所有人。因此,在决定如何度过这个阶段时,你需要根据自己的实际情况进行判断和选择。希望本文能够为你提供一些有益的参考和启示,帮助你在Java开发的道路上走得更远、更高。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

无常乖张 优快云

王白白博客新伊始 话题直说,我的朋友说:“我记得你之前很少熬夜的?”是诶,我从前是希望长大的,20岁的我成人了,背负着我的梦想,牵连着我的生活,选择了编程这一条道路,不想妥协就要去努力。 编程的掌握不会简单,校园的生活在一成不变的继续,每天都会打开电脑,每天都会去求教,C语言,java,算法,Python语言,噫吁嚱,程序员的文字。 程序员的世界是单纯的,他们不存在于市侩,倒像是个不正经的山中怪接...

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java工程师的职业规划

【1】 处级程序员:做一些静态的界面; 程序员:做一些增删改查的小模块; 中级程序员:做逻辑较复杂的模块; 高级程序员:做核心模块; 项目经理:系统的整体架构; 部门经理:多项目的管理; 总裁:多部门以及企业的发展规划;

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讲述IT人的程序人生,IT人心声,职业生涯,职场规划,程序员爱情优美文章155篇

<br />讲述IT人的程序人生,IT人心声,职业生涯,职场规划,程序员爱情优美文章155篇 <br />来自:http://www.ithao123.com/itlife/<br /><br />1、程序人生 : 程序,烟,我的人生<br />2、程序人生:做技术,切不可沉湎于技术<br />3、程序员,不得不习惯一个人寂寞<br />4、为别人编织快乐 自己的人生是乱码<br />5、程序员生涯之我见<br />6、程序员职业生涯的三大困境:老虎、Bill、自己<br />7、优秀的开发者并非金钱就能购

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Java程序员五年职业生涯——阿里大牛给你的职业建议

Java程序员五年职业生涯——阿里大牛给你的职业建议 每个程序员、或者说每个工作者都应该有自己的职业规划,如果你不是富二代,不是官二代,也没有职业规划,希望你可以思考一下自己的将来。今天我给大家分享的是一篇来自阿里大牛对五年工作经验程序员的职业建议,希望对你们有启发。 第一阶段: Java程序员五年职业生涯——阿里大牛给你的职业建议 Java程序员五年职业生涯——阿里大牛...

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程序员的5年奋斗历程与规划

在程序界流行这一种默认的说法叫“黄金5年”,也就是一个程序员从入职的时候算起,前五年的选择直接影响着整个职业生涯中的职业发展方向和薪资走向,如何走好这5年,彻底从一个刚入行的菜鸟蜕变成可以以不变应万变的职业大牛,这是一个涉及到自身专业知识储备和选择的大难题,那么,这五年里,一个Java程序员如何做才能完成从入行到大牛的晋升之路呢?   参加工作0-1年之间,Java程序员必须要做得事儿。

Tony_pake的博客 1024

个人职业生涯规划

1.职业规划 Java程序员的“黄金5年”晋升之路: https://www.cnblogs.com/fanxiao-blog/p/10474783.html 掌握的技能: https://www.jianshu.com/p/32062dd72681 2.五年后: https://blog.youkuaiyun.com/java1856905/article/detail...

专注Java(全栈)应用开发,求知若渴,虚心若愚,talk is cheap, show me the code. 928

国外大佬出版了《软技能2:软件开发者职业生涯指南,java面试常问知识点

在面试前我整理归纳了一些面试学习资料,文中结合我的朋友同学面试美团滴滴这类大厂的资料及案例由于篇幅限制,文档的详解资料太全面,细节内容太多,所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍,每个小节点里面都有更细化的内容!大家看完有什么不懂的可以在下方留言讨论也可以关注。由于篇幅限制,文档的详解资料太全面,细节内容太多,所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍,每个小节点里面都有更细化的内容!大家看完有什么不懂的可以在下方留言讨论也可以关注。本文已被。

m0_60575487的博客 765

程序员发展职业规划_梁胜博士:写给程序员的话

本文为Rancher Labs CEO兼创始人梁胜博士应InfoQ之邀,为广大程序员专门撰写的个人职业发展心路历程及对程序员职业生涯规划的建议。梁胜博士是Rancher Labs Inc. 公司联合创始人及CEO。创立Rancher Labs之前,早期在全球知名的他Sun Microsystems公司担任核心主任级工程师期间,梁胜博士是Java语言J2SE平台核心组件JNI(Java Native...

weixin_39768645的博客 316

梁胜博士:写给程序员的话

作者:梁胜  编辑:谢然  来源:InfoQ 本文为Rancher Labs CEO兼创始人梁胜博士应InfoQ之邀,为广大程序员专门撰写的个人职业发展心路历程及对程序员职业生涯规划的建议。 梁胜博士是Rancher Labs Inc. 公司联合创始人及CEO。创立Rancher Labs之前,早期在全球知名的他Sun Microsystems公司担任核心主任级工程师期间,梁胜博士

ruanchengmin的博客 5112

一个web前端程序员对于职业规划道路的思考

昨日看到几篇关于程序生涯的几篇文章博有感触,想想自己这几个月多少有些堕落了,想起刚学那会,连过年那天晚上还在看js,这些天在想自己为什么会 突然的感觉迷茫了,想起有次去面试的时候,面试官问起的,你的职业规划是什么。沉默一会,技术大牛?项目经理?架构师?这些不是我听他们说的吗?为什么我 也回答了...

chuocui9077的博客 321
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Javaaaaaaaaaaa13
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