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,

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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

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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