这些技能你怎能不会呢!看看自己为什么成不了架构师呢?-想要北上广剑指10k-40k的offer

本文总结了Java架构师所需掌握的技术点,包括计算机网络、Java高级技术、设计模式、数据库管理和分布式架构等内容,并提供了学习方法和面试准备指南。

总结了一份Java架构师的技能树,希望对Java编程的同学有点帮助

Java编程技术点:

 

计算机网络

 

Java高级技术

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经典的设计模式

 

数据库:MySQL以及 MogoDB等NoSQL

 

分布式架构

涉及的有:分布式redis、分布式session、微服务:dubbo、spring cloud、docker等。

 

除此以外还会涉及到算法和数据结构、Java并发编程等,全都在该图谱里。

注意:下文主要是我个人的总结方法经验(面试学习和刷题笔记),都整理有PDF完整版

01 梳理知识体系,学会查漏补缺

 

关于知识体系的梳理,我个人主要分为以下5个部分,有针对性的,将这5个部分逐步击破,那么搞定面试是基本没什么问题了。

  • 并发编程:多线程,高并发,CAS,锁,容器,线程池底层
  • 性能调优:Mysql,IO及网络调优,算法调优,JVM
  • Spring全家桶:Spring,SpringMVC,MyBatis,IOC,AOP
  • 缓存数据库:Redis,mongoDB,MySQL
  • 分布式&微服务:SpringBoot,SpringCloud,docker,maven

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02 根据要点,逐个击破(根据大纲内容来进行复习)

1.并发编程(核心技术笔记)

  • Java多线程技能
  • 对象及变量的并发访问
  • 线程间通信
  • Lock的使用
  • 定时器Timer
  • 单例模式与多线程
  • 拾遇增补

 

 

2.性能调优(Java性能调优+MySQL调优+JVM调优)

 

3.Spring全家桶(Spring全家桶学习脑图+SpringBoot使用笔记+源码深度解析)

  • Spring学习思维脑图(Xmind)

 

  • Spring使用笔记+实战文档

 

 

4.缓存数据库(MySQL+Redis+mongoDB)

 

03 最后看面试题来举一反三(刷题刷题刷题,重要事情说三遍)

关于面试刷题也是有方法可言的,建议最好是按照专题来进行,然后由基础到高级,由浅入深来,效果会更好。当然,这些内容我也全部整理在一份pdf文档内,

扫描下方二维码即可获取

分成了以下几大专题:

  • Java基础部分

 

  • 算法与编程

 

  • 数据库部分

 

  • 流行的框架与新技术(Spring+SpringCloud+SpringCloudAlibaba)

 

这份面试文档当然不止这些内容,实际上像JVM、设计模式、ZK、MQ、数据结构等其他部分的面试内容均有涉及,因为文章篇幅,就不全部在这里阐述了

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写在文末

作为一名程序员,阶段性的学习是必不可少的,而且需要保持一定的持续性,这次在这个阶段内,我对一些重点的知识点进行了系统的复习,一方面巩固了自己的基础,另一方面也提升了自己的知识广度和深度。

最后提醒一下哦,如果你想要学习,却无奈于没有干货学习资料,以上所有的资料内容都可以免费分享给你,只需你多多支持一下即可

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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