必须要加强的技术(近期)

 

(1).必须要加强的技术(近期),要分具体时间段,某一个时间段学习什么技术(如:一周熟悉webservices,Ajax等)

  1.自己写代码实现Ajax,webService(SOA),jquery掌握运行流程,及其原理

  2.数据库(数据库设计要考虑什么),sql优化等(看数据库相关的数据,集群,海量数据处理),一定要在自己机器上安装oracle,mysql数据库,查看执行计划,常用命令等

  3.需要重点关注的源码:

        1.Collections(arraylist,hashmap,vector,linkedlist,hashtable,array等源码)

2.io,couccent并发包源码,等常用api源码分析等

4.Object中equals,hashcode,toString(),getClass,notify,notifyAll,clone,wait(),如何重写equals方法,servlet方法为什么是线程不安全的,Servlet规范,serlvet源码等.

        3.junit,spring,springmvc,tomcat,structs,structs2等源码  

  4.多线程,包并发 (写代码,看源码,书籍等)

  5.jvm,jvm调优 (iteye文章,深入jvm虚拟机书籍,等)  

  6.学习tcp/udp/socket/http/https等常用协议

  7.用虚拟机装liunx,实战liunx常用命令(查看线程,查看日志等),Tuxedo中间件.

  8.项目做的东西一定要有技术含量,有业务逻辑,熟悉项目整体框架,知道项目是做什么的?

 

你就把servlet+jsp+jdbc研究透,那些框架无非就是封装下,简单的吓死人

高并发,多线程,大数据量,集群,负载这些都是好学的 ---------巨人

js会了,jquery其实就那点东西而已

### 近期完整的问答系统项目示例 以下是一些近期的完整问答系统项目,这些项目均提供了开源代码,并且具有较高的社区活跃度和实用性。 #### 1. **QuestionAnsweringSystem** 这是一个基于 Java 实现的问答系统,能够自动分析用户提出的问题,并从知识库中检索相关信息以生成候选答案。该项目提供了详细的教程,适合希望学习或使用 Java 构建智能问答系统的开发者[^1]。 - **技术栈**: Java - **功能特点**: 自动问题解析、知识库检索、答案生成 - **项目地址**: [https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/QuestionAnsweringSystem](https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/QuestionAnsweringSystem) #### 2. **AnyQ** AnyQ 是一个基于 Python 的开源 FAQ 问答系统框架。其核心功能通过插件化设计实现,支持快速定制和扩展。系统的主要组成部分包括问题分析(Question Analysis)、检索(Retrieval)、匹配(Matching)以及重排序(Re-Rank)。这种模块化的设计使得开发者可以灵活地选择和集成不同的自然语言处理技术[^3]。 - **技术栈**: Python - **功能特点**: 插件化设计、支持多种自然语言处理技术、快速迭代和升级 - **项目地址**: [https://github.com/fanux/anyq](https://github.com/fanux/anyq) #### 3. **LaraQuiz** LaraQuiz 是一个基于 Laravel 5.6 的在线问答系统。它最初是作为 QuickAdminPanel 工具的演示项目,但经过定制后成为一个独立的完整系统。适合对 PHP 和 Laravel 框架感兴趣的开发者学习和参考[^4]。 - **技术栈**: PHP (Laravel 5.6) - **功能特点**: 在线问答、支持定制开发 - **项目地址**: [https://github.com/quickadminpanel/laraquiz](https://github.com/quickadminpanel/laraquiz) #### 4. **MaxKB** MaxKB 是一个基于生成式 AI 和检索增强生成(RAG)技术的知识库问答系统。它整合了内部知识库的丰富信息,为大语言模型(LLM)提供精确的知识源,从而生成高度合理和准确的响应。该项目特别适用于需要结合领域知识的复杂问答场景[^5]。 - **技术栈**: Python, 大语言模型(LLM), RAG 技术 - **功能特点**: 知识库集成、语义检索、生成式回答 - **项目地址**: [https://github.com/maxkb/AI-Knowledge-Base](https://github.com/maxkb/AI-Knowledge-Base) --- ### 示例代码下载方法 以下是 AnyQ 项目的代码下载和运行步骤: ```bash # 克隆 AnyQ 项目仓库 git clone https://github.com/fanux/anyq.git # 进入项目目录 cd anyq # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 启动服务 python anyq.py ``` 对于其他项目,可以根据其官方文档中的安装指南进行操作。 --- ###
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