Java职业规划,详细纯干货,可以借鉴下

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

java学习这一部分其实也算是今天的重点,这一部分用来回答很多群里的朋友所问过的问题,那就是如何学习Java,能不能给点建议?
今天我是打算来点干货,因此咱们就不说一些学习方法和技巧了,直接来谈每个阶段要学习的内容甚至是一些书籍。这一部分的内容,同样适用于一些希望转行到Java的同学。

在大家看之前,我要先声明两点。
1、由于我本人是Java后端开发出身,因此所推荐的学习内容是Java Web和Java后端开发的路线,非Java Web和Java后端开发的同学请适当参考其学习思想即可,切勿照搬。
2、下面对于【第一部分】的推荐内容,目的是让你尽快成为一个可以参加工作的Java开发者,更适用于处于待业状态,准备转行Java的同学。

如果你感觉非常迷茫,需要进行相关职业规划也可以联系我,免费针对你自身情况进行分析,给你较为合适的建议,还有全套的学习资料。让你能清晰自己的道路同时也能着手进行学习。

如果你是在校学生,务必要在学好基础(比如计算机系统、算法、编译原理等等)的前提下,再考虑去进行下面的学习。

第一部分:对于尚未做过Java工作的同学,包括一些在校生以及刚准备转行Java的同学。

一、Java基础首先去找一个Java的基础教程学一下,这里可以推荐一个地址,或者你也可以参照这个地址上去找相应的视频。学习Java基础的时候,应该尽量多动手,很多时候,你想当然的事情,等你写出来运行一下,你就会发现不是这么回事儿,不信你就试试。学完以上内容以后,你应该对Java有一个基本的了解了,你可以用Java语言写出一些简单的程序,并且你用的是最简单的编辑器,比如记事本。这个时候,不要急于进入下一部分,留下几天好好写一些程序,尽可能熟悉这些基础内容。

二、Web开发等你写上几天程序以后,你往往会比较迷茫,因为你写的东西似乎看起来毫无用处,比如实现一个简单的计算器,读取一个文件等。这个时候你就应该去学着写一些让你觉得有意思的东西了,所以你应该学习更多的知识。这些内容主要是Web开发相关的内容,包括HTML/CSS/JS(前端页面)、Servlet/JSP(J2EE)以及MySQL(数据库)相关的知识。它们的学习顺序应该是从前到后,因此最先学习的应该是HTML/CSS/JS(前端页面),这部分内容你可以去上面的那个runoob网站上找。

你可以试着自己写一些页面,当然,你可以尽你最大的努力让它变得最漂亮。这部分内容对于后端Java来说,理论上不是特别重要,但至少要达到可以自己写出一些简单页面的水平。接下来,你需要学习的是Servlet/JSP(J2EE)部分,这部分是Java后端开发必须非常精通的部分,因此这部分是这三部分中最需要花精力的,而且这个时候,你要学会使用开发工具,而不能再使用记事本了,可以选择eclipse。

最后一步,你需要学会使用数据库,mysql是个不错的入门选择,而且Java领域里主流的关系型数据库就是mysql。这部分一般在你学习Servlet/Jsp的时候,就会接触到的,其中的JDBC部分就是数据库相关的部分。你不仅要学会使用JDBC操作数据库,还要学会使用数据库客户端工具,比如navicat,sqlyog,二选一即可。

三、开发框架当你学会以上内容以后,这个时候你还不足以参加工作,你还需要继续深造。公司里为了提高开发的效率,会使用一些Java Web框架,因此你还需要学习一些开发框架。目前比较主流的是SSM框架,即spring、springmvc、mybatis。你需要学会这三个框架的搭建,并用它们做出一个简单的增删改查的Web项目。你可以不理解那些配置都是什么含义,以及为什么要这么做,这些留着后面你去了解。

但你一定要可以快速的利用它们三个搭建出一个Web框架,你可以记录下你第一次搭建的过程,相信我,你一定会用到的。还要提一句的是,你在搭建SSM的过程中,可能会经常接触到一个叫maven的工具。这个工具也是你以后工作当中几乎是必须要使用的工具,所以你在搭建SSM的过程中,也可以顺便了解一下maven的知识。在你目前这个阶段,你只需要在网络上了解一下maven基本的使用方法即可,一些高端的用法随着你工作经验的增加,会逐渐接触到的。

关于学习SSM框架的地址给大家推荐一个,这里面有视频,大家可以去观看。四、找工作当你完成开发框架的学习以后,你就该找工作了,在校的找实习,毕业的找全职。与此同时,在找工作的同时,你不应该停下你的学习,准确的说,是你在以后都不能停下学习。上面这些内容你只是囫囵吞枣的学会了使用,你可以逐步尝试着去了解更多的东西,网络是你最重要的老师。

第二部分:对于参加工作一年以内的同学。

恭喜你,这个时候,你已经拥有了一份Java的工作。这个阶段是你成长极快的阶段,而且你可能会经常加班。但是加班不代表你就可以松懈了,永远记得我说的那句话,从你入行那一刻起,你就要不停的学习。在这一年里,你至少需要看完《Java编程思想》这本书。这本书的内容是帮助你对于Java有一个更加深入的了解,是Java基础的升级版。这本书很厚,当初看这本书,我花了整整三个月。正常速度的话,应该可以在半年左右看完。我这里不要求过高,只要你在一年以内把这本书看完即可。当然了,我所说的看完,是充分吸收,而不是读一遍就完事了,因此有些内容你可能会看不止一遍。总而言之,这个阶段的核心学习思想就是,在工作中实践,并且更加深入的了解Java基础。

第三部分:对于参加工作1年到2年的同学。

这部分时间段的同学,已经对Java有了一个更加深入的了解。但是对于面向对象的体会可能还不够深刻,编程的时候还停留在完成功能的层次,很少会去考虑设计的问题。于是这个时候,设计模式就来了。我当时看的是《大话设计模式》这本书,并且写了完整版的设计模式博客。因此,我要求大家,最多在你工作一年的时候,必须开始写博客,而设计模式就是你博客的开端。

请记住,我所提的基本都是最低要求,因此不要有任何松懈的心理,否则五年后,你不要去羡慕别人高于你的工资,也不要去羡慕别人进入了某公司。这一年,你必须对于设计模式了如指掌,《大话设计模式》可以作为你的开端。此外,设计模式并不是你这一年唯一的任务,你还需要看一些关于代码编写优化的书。比如《重构 改善既有代码的设计》,《effective java》。总而言之,这个阶段,你的核心任务就是提高你的代码能力,要能写出一手优雅的代码。

第四部分:对于参加工作2年到3年的同学

有的同学在这个时候觉得自己已经很牛逼了,于是忍不住开始慢慢松懈。请记住,你还嫩的多。这个阶段,有一本书是你必须看的,它叫做《深入理解Java虚拟机》。这本书绝对是Java开发者最重要的书,没有之一。在我眼里,这本书的重要性还要高于《Java编程思想》。这本书的内容是帮助你全面的了解Java虚拟机,在这个阶段,你一定已经知道Java是运行在JVM之上的。所以,对于JVM,你没有任何理由不了解它。

另外,在过去2年的工作当中,你肯定或多或少接触过并发。这个时候,你应该去更加深入的了解并发相关的知识,而这部分内容,我比较推荐《Java并发编程实战》这本书。只要你把这本书啃下来了,并发的部分基本已经了解了十之六七。与此同时,这个阶段你要做的事情还远不止如此。这个时候,你应该对于你所使用的框架应该有了更深入的了解,对于Java的类库也有了更深入的了解。

因此,你需要去看一些JDK中的类的源码,也包括你所使用的框架的源码。这些源码能看懂的前提是,你必须对设计模式非常了解。否则的话,你看源码的过程中,永远会有这样那样的疑问,这段代码为什么要这么写?为什么要定义这个接口,它看起来好像很多余?由此也可以看出,这些学习的过程是环环相扣的,如果你任何一个阶段拉下来了,那么你就真的跟不上了,或者说是一步慢步步慢。而且我很负责的告诉你,我在这个阶段的时候,所学习的东西远多于这里所罗列出来的。

因此千万不要觉得你已经学的很多了,我所说的这些都只是最低要求,不光是我,很多人在这个时间段所学习的内容都远超本文的范围。如果你不能跟上节奏的话,若干年后,如果不是程序猿市场还不错的话,你很可能不仅仅是工资比别人低,公司没别人好,而是根本就找不到工作。总而言之,这个阶段,你需要做的是深入了解Java底层和Java类库(比如并发那本书就是Java并发包java.concurrent的内容),也就是JVM和JDK的相关内容。而且还要更深入的去了解你所使用的框架,方式比较推荐看源码或者看官方文档。另外,还有一种学习的方式,在2年这个阶段,也应该启用了,那就是造轮子。不要听信那套“不要重复造轮子”的论调,那是公司为了节省时间成本编造出来的。重复造轮子或许对别人没有价值,因为你造的轮子可能早就有了,而且一般情况下你造出来的轮子还没有现存的好。

但是对别人没有价值,不代表对你自己没有价值。一个造轮子的过程,是一个从无到有的过程。这个过程可以对你进行系统的锻炼,它不仅考察你的编码能力,还考察你的框架设计能力,你需要让你的轮子拥有足够好的扩展性、健壮性。而且在造轮子的过程中,你会遇到各种各样的难题,这些难题往往又是你学习的契机。当你把轮子造好的时候,你一定会发现,其实你自己收获了很多。所以,这个阶段,除了上面提到的了解JVM、JDK和框架源码以外,也请你根据别人优秀的源码,去造一个任何你能够想象出来的轮子。

第五部分:参加工作3年到4年的同学

这个阶段的同学,提升已经是很难了,而且这个阶段的学习往往会比较多样化。因为在前3年的过程中,你肯定或多或少接触过一些其它的技术,比如大数据、分布式缓存、分布式消息服务、分布式计算、软负载均衡等等。这些技术,你能精通任何一项,都将是你未来面试时巨大的优势,因此如果你对某一项技术感兴趣的话,

这个时候可以深入去研究一下。这项技术不一定是你工作所用到的,但一定是相关的。而且在研究一门新技术时,切忌朝三暮四。有的同学今天去整整大数据,搞搞Hadoop、Hbase一类的东西。过不了一段时间,就觉得没意思,又去研究分布式缓存,比如Redis。然后又过不了一段时间,又去研究分布式计算,比如整整Mapreduce或者storm。结果到最后,搞得自己好像什么都会一样,在简历上大言不惭的写上大数据、分布式缓存、分布式计算都了解,其实任何一个都只是浮于表面。到时候面试官随便一问,就把你给识破了。

一定要记住,作为一个程序猿,平日里所接触的技术可能会很多,但是想要让一门技术成为你的优势,那么一定是你对这门技术的了解强过绝大多数人才行。因此在这个阶段,你就不能再简单的去学习前3年的内容了,虽然前面的学习如果还不够深入的话依旧要继续,但这个时候你应该更多的考虑建立你的优势,也可以称为差异性。差异性相信不难理解,就是让你自己变得与众不同。你前面三年的学习足够你成为一名基本合格的Java开发者,但你离成为一名优秀的Java开发者还有很大的距离。

所谓优秀,即能别人所不能。而你前三年所学习的内容,是很多做过几年的Java开发都能够掌握的。那么为了让自己有差异性,你就需要另辟蹊径,找一个方向深入研究下去,以期在将来,你能够成为这个领域的专家,比如分布式计算领域的专家,大数据领域的专家,并发领域的专家等等。此外,你除了建立你的差异性之外,还要去弥补你基础上的不足,直到现在,我都没有提及基础知识。原因是基础是很枯燥无味的,学的太早不仅容易懵逼,而且懵逼的同时还容易产生心理阴影,以至于以后再不想去研究这些基础。但基础又是你深入研究一些领域时所必须掌握的,比如你去研究分布式计算,你不懂算法你玩个毛毛?比如你去做分布式缓存,你对计算机系统的内存不了解,你如何去做缓存?

如果你的基础本来就非常强,那么恭喜你,相信你在之前的工作中已经充分体会到了这些基础对你的帮助。但我相信大部分人的基础都很薄弱,哪怕是科班毕业的人,很多人也不敢说自己当初的基础学的多么强大,比如算法、计算机系统原理、编译原理这些。但是每个人时间都是有限的,而且这些基础的书籍每一本读下来,没个一年半载的,还真拿不下来,因此还是要有所抉择的。虽然艺多不压身,但问题是艺多是有代价的,是需要你付出时间和精力的,而我个人更赞成在同等代价的情况下获取最大的收获。

首先,我比较推崇的基础书籍有三本,分别是《深入理解计算机系统》,《tcp/ip详解 卷一、二、三》,《数据结构与算法》。其中TCP/IP有三本书,但我们这里把这三本看成是一本大书。这三本分别适合三种人,《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。《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。而《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。另外,我要强调的是,这里所说的适合,并不是其它两本对你就没有用。比如你做Java Web和APP后端开发,《tcp/ip详解 卷一、二、三》这本书对你的作用也是很大的。这里只是分出个主次关系而已,你要是时间足够的话,能把三本都精读那当然最好不过了。

但如果时间有限的话,那么就先挑对你帮助最大的书去读。理论上来讲,这一年你能把这三本其中一本精读下来,就已经非常厉害了。有了基础,有了前面的工作经验,你就可以去开拓属于你的领域了。在这一年里,一定要规划好自己的领域,建立好自己的优势,制造出差异性。如果你对自己的领域不够清晰的话,随着你工作的时间日益增多,你接触的技术会越来越多,这个时候,你很容易被淹死在技术的海洋里,看似接触的技术越来越多,会用的也越来越多,但你毫无优势。有的同学可能会问,“我,我也不知道我的领域是什么啊?怎么办呢?”对于这种人,我只想说,“卧槽,这还问我?要不干脆我替你学习得了,好不好?”

第六部分:参加工作4年到5年的同学

经过前面一年的历练,相信你在自己所钻研的领域已经有了自己一定的见解,这个时候,技术上你应该已经遇到瓶颈了。**这个时候不要着急提高自己的技术,已经是时候提高你的影响力了,你可以尝试去一些知名的公司去提高你的背景,你可以发表一些文章去影响更多的人。当然,你也可以去Github创建一个属于你的开源项目,去打造自己的产品。

这次的开源项目不同于之前的造轮子,你这个时候是真的要去尽量尝试造出来真正对别人有价值的轮子。技术学到这个阶段,很容易遇到瓶颈,而且往往达到一定程度后,你再深入下去的收效就真的微乎其微了,除非你是专门搞学术研究的。然而很可惜,大部分程序猿做不到这一步,那是科学家做的事情。这个时候提高影响力不仅仅是因为技术上容易遇到瓶颈,更多的是影响力可以给你创造更多的机会。程序猿在某种程度上和明星很像,一个好的电视剧和电影就可以成就一批明星,程序猿有的时候也是,一个好的项目就可以成就一群程序猿。比如国内几个脍炙人口的项目,像淘宝、支付宝、QQ、百度、微信等等。这每一个项目,都成就了一批程序猿。我敢说,这里面任何一个项目,如果你是它的核心开发,光是这样一个Title,就已经是你非常大的优势。更何况还不止如此,Title说到底也是个名头,更重要的是,这种项目在做的时候,对你的历练一定也是非常给力的。

而你如果想要参与这样的项目,除了靠运气之外,影响力也是很重要的一个手段。比如你在分布式计算领域有一定的影响力,那么如果有什么好的关于分布式计算的项目,对方就很可能会邀请你。就算人家不邀请你,你自己主动去面试的时候,对方如果知道你在这个领域的影响力,也肯定会起到很大的作用,而这个作用,甚至可能会超过你现在的技术能力。所以,在这个阶段,你最大的任务是提高自己的影响力,为自己未来的十年工作生涯那一天做准备。如果你能够靠你的影响力和以前积累的技术,参与到一个伟大的项目当中,那么你后面的五年也就有着落了。当然了,我现在满打满算,做程序猿也就4年半不到,因此关于4年到5年这一部分,我的见解不一定是对的,就算是对的,也不一定是适合任何人的。

所以,希望大家自己有的判断力,去决定到底该如何度过这一年。结语本文到此就基本结束了,整篇文章很长,但其实主要就说了两部分内容,一个是社招面试的准备,一个是Java生涯的学习。关于这两部分,我已经给出了自己的见解,但是还是那句话,每个人吸收知识的时候,都要有抽取精华,去除糟粕的能力。我所说的,可能有些是对的,有些是错的,有些是适合你的,有些是不太适合你的,你要自己能够判断。其实你在生活和工作当中也是一样的,你身边的人形形色色,有的人你喜欢,有的人你很讨厌。但其实你喜欢的人也有缺点,你讨厌的人也有优点。你要学会从你讨厌的人身上学会他的优点,千万不要一棒子打死,这只会让你失去很多学习成长的机会。好了,说了这么多了,就到此为止吧,希望本文可以帮助到作为程序猿或即将成为程序猿的你。

 

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

3年Java后端程序员,五面蚂蚁拿下offer定级P7,就这?

当时面试能记下的就这些了,可能不太全请见谅: 一面 1、HashMap和ConcurrentHashMap; 2、再谈谈一致hash算法? 3、乐观锁还有悲观锁; 4、可重入锁和Synchronize? 5、事务四大特性? 6、事务的二段提交机制? 7、聚簇索引和非聚簇索引? 8、用自己的实践经历说一下索引的使用场景(说一个就要举一个例子)? 9、当前读和快照读? 10、类加载过程? 11、双亲委派机制及使用原因? 12、说说GC算法? 13、对于未来你有什么职业规划? .

AI乔治 238

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

美团Java岗四面(多线程+redis+JVM+数据库),已拿offer!

美团Java岗四面,已拿offer,前三面都是技术面,第四面是HR面,下面是面试题! 美团Java岗一面(技术,电话面,约40分钟) 自我介绍。 项目介绍。 了解过redis源码及redis集群么? 分布式下redis如何保证线程安全? Hashmap的原理,源码? Hashmap增删的情况后端数据结构如何位移? hashmap容量为什么是2的幂次? object类你知道的方法? 你重写过hashcode和equals么,要注意什么? jvm内存分区,为什么要有新生代和老年代?

m0_50180963的博客 205

2024年Android最新某大厂程序员自述:年龄37,年薪百万,等着被公司“干掉(1),面试总结怎么说

学习技术是一条慢长而艰苦的道路,不能靠一时激情,也不是熬几天几夜就能学好的,必须养成平时努力学习的习惯。所以:贵在坚持!最后如何才能让我们在面试中对答如流呢?答案当然是平时在工作或者学习中多提升自身实力的啦,那如何才能正确的学习,有方向的学习呢?有没有免费资料可以借鉴?为此我整理了一份Android学习资料路线:这里是一部分我工作以来以及参与过的大大小小的面试收集总结出来的一套BAT大厂面试资料专题包,主要还是希望大家在如今大环境不好的情况下面试能够顺利一点,希望可以帮助到大家。

2401_84563287的博客 752

2023年4面美团(多线程+redis+JVM+数据库),终拿offer

所有的面试题目都不是一成不变的,像美团这种大厂,上面的面试真题只是给大家一个借鉴作用,最主要的是给自己增加知识的储备,有备无患。最后给大家分享:Java面试题总结+各知识点学习思维导图关注、转发、评论头条号每天分享java 知识,私信回复“源码”赠送Spring源码分析、Dubbo、Redis、Netty、zookeeper、Spring cloud、分布式资料希望能帮助到你面试前的复习且找到一个好的工作,也节省你在网上搜索资料的时间来学习,记得关注我一下,以后会有更多干货分享哟。

the shy 527

Java开发5年,四面美团(多线程+redis+JVM+数据库),终拿offer!

面试题来源自网络…… 前言 Java开发五年多.投递阿里、腾讯、头条、美团、京东等各互联网公司的高级Java岗位,最终得到了美团的面试机会,并成功拿下美团高级Java岗的offer。美团Java岗四面,前三面都是技术面,第四面是HR面,下面是面试题! 美团Java岗一面(技术,电话面,约40分钟) 自我介绍。 项目介绍。 了解过redis源码及redis集群么?...

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java怎么实现有消息时显示红点_Java开发四年:四面美团点评(线程并发+JVM+NIO+Mysql+分布式),成功获取Offer...

坐标上海,金九银十拿下了美团点评高级Java岗的offer,薪资税前35k。直到今年的八月份,我觉得准备得差不多了,开始海投简历,包括阿里、腾讯、头条、美团点评、京东等各互联网公司的高级Java岗位,最终得到了美团的面试机会,并成功拿下美团点评高级Java岗的offer。PS.最近美团又有不少技术岗位开放了咯,感兴趣的小伙伴要赶紧啦~美团点评高级Java一面(技术,电话面试,约40分钟)自我介绍。...

weixin_39658619的博客 102

程序员面试必备书单

点击关注 异步图书,置顶公众号每天与你分享 IT好书 技术干货 职场知识Tips 参与文末话题讨论,即有机会获得异步图书一本。“世上最快乐的事,莫过于为理想奋斗”。一个满意的工作,便是为理想奋斗的开始。——苏格拉底对于很多人来说,找到一份工作不是问题,但找到一个合适而满意的工作,却不那么简单。谈到“合适”和“满意”,就必须从职业规划说起。每个人的性格、经历和爱好截然不同,理想也不尽相同。理想无法用...

人邮异步社区 1636

完美讲解内存缓存LruCache实现原理,满满干货指导

前言 许多 Android 开发者经常会问我,要学会哪些东西才能成为一个优秀的 Android 工程师?对于这个问题,他们的描述或多或少都有些差异,但是,总体来说,我们都需要学习一系列的技能,才能成为一个优秀的 Android 工程师。 在我看来,存在这样的困惑是正常的。Android 是一个巨大并且动态的生态系统,你可能需要花好几周时间去了解并学习它相关的一些工具和概念,但是最后你会发现,它们有好多都不是很重要,或者说并不是非常有用。因此,在本文中,我将分享我在 Android 开发中所使用到的重要技能,

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Java开发四年:四面美团点评(线程并发+JVM+NIO+Mysql+分布式),成功获取Offer

坐标上海,金九银十拿下了美团点评高级Java岗的offer,薪资税前35k。 直到今年的八月份,我觉得准备得差不多了,开始海投简历,包括阿里、腾讯、头条、美团点评、京东等各互联网公司的高级Java岗位,最终得到了美团的面试机会,并成功拿下美团点评高级Java岗的offer。 PS. 2. 最近美团又有不少技术岗位开放了咯,感兴趣的小伙伴要赶紧啦~ 美团点评高级Java一面(技术,电话面试,约40分钟) 自我介绍。 项目介绍。 了解过redis源码及redis集群么? 分布式下redis.

AMSRY的博客 344
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