零基础学Java应知道的学习步骤规划与市场行情「附源码和视频」

本文针对JAVA开发初学者提供了详尽的学习建议与路线图,强调了扎实基础的重要性,并指出了当前IT行业中JAVA开发的前景。

无论是在校的学生也好,还是转行的也好,如今学JAVA开发的人越来越多,造成了如今新手越来越多,有人就说JAVA饱和了,JAVA才刚开始以一种好的势头发展就饱和了。我也是无语,一般说饱和的人,基本是学的不咋地,找不到工作的,怨天尤人说饱和了,类似于吃不到葡萄说葡萄酸。

纵观中国目前整体行业来说,互联网IT行业 成为了拔尖的行业,机械行业有点夕阳西下的意思,电子行业被国企所垄断,没有关系很难混起来。如果说没有背景,单凭自己能力的话,在如今这个需要钱的社会,IT互联网程序开发成了靠自己能力可以多挣一点钱,所以各个行业都在转行,其实互联网不存在饱和,只不过大多数人不符合企业标准,水平不够,新手太多。

就目前拉勾网程序员专门找工作的网站,一个具有一年开发经验的JAVA大概薪资是10K起,在北京和上海,深圳,杭州,基本都是这个价格,我个人认为,JAVA语言至今在中国还是这么火热的原因在于中国IT互联网的格局,它适应中国的市场,我们说,任何东西,只有迎合了市场,他才可能生存下去,为什么.net在中国一直都不行,他不迎合中国的市场。


下面我简单说一下如今想做JAVA开发的人应该要具备哪些修养去学习。
第一:
在如今这个JAVA的市场下,你如果太过于着急找工作而去学习,你一定找不到,有一个很简单的道理,任何东西求快没有用,首先你要会,学的成了半吊子,看点视频就去找工作,没人接收。
第二:
如果没有一套系统的学习路线和方案,这看看,那里看看,依旧学了之后还是浪费时间,根据我的学习经历来看,任何人学习任何东西,需要一气呵成,在这段时间内,学习什么就一刻都不能松懈,今天看点视频,明天有事,不看了,这样没啥意义。
第三:
在如今这个IT市场,不建议任何人去线下培训四个月,就目前来看四个月的时间培训出来的新手,大多数都很难找工作,而且依赖老师和环境很严重,在塑造工作经验这块不太成功,导致四个月培训后,会逐渐的忘记之前学的东西,形成脱节的情况。
第四:
如果你在学习中没有很多的代码量的话,不多去做案例的话,我个人觉得学了跟没学一样,第二次你见到它可能还是不认识它。最好是有个问的人,一个外行想通过自学JAVA开发区找工作,太难了,尤其是在这个行情中。


下面我聊一下JAVA学习的基本内容和路线:
第一:
首先建议大家从HTML+CSS 静态布局还开始,有人说我是做后端的,前端的事情不用管,这本身就是一个误区,如今HTML5这么强大,你不会本身就不会有什么竞争力。
第二:
JavaScript和jQuery的学习,不用说JavaScript无论在前端还是后端中都是占比非常大的,很多人学不懂也是情理之中,这个跟思维有关系,适当了解一下数据结构有利于学习JavaScript和javase。
第三:
最重要的JAVASE,想必大家都清楚,JAVASE就是JAVA的基础部分,上过学的人都知道,任何一个试卷80%都是基础,没有太难的东西,JAVASE就是JAVA的基础,根据我这么多年学习java的经验来看,如果一个人学不好JAVASE,那JAVA基本就是白学,后面的框架基本就是听天书。
第四:
数据库,不用了说了,最常见的那三个数据库,增删改查,多去练习SQL语句吧,复杂的连接表示有难度的。
第五:
JSP和servlet 就目前来看 有些公司现在不用JSP,因为他的加载速度有点慢。不过还是现在学着吧,毕竟在JAVA体系中也是非常重要的。
第六:
框架,struts2,hibernate4,mybatis3,spring4,spring mvc,这些东西都要掌握,但是整个JAVA体现想要理解的还算可以确实有些难度,自己的话,基本没啥可能了。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程用提供可运行的算法原型技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗标准化、K值距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①用于短期电力负荷预测,辅助电网调度发电计划制定;②作为教案例帮助理解KNN回归在实际工程中的用;③为新能源接入、需求响、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究优化。
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