Java程序员非要进大厂才能拿到年薪50W+，从而告别重复的CRUD？

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原创 最新推荐文章于 2026-08-22 13:48:53 发布 298 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
windchill安装搭建（保姆式） 保姆式搭建windchill 材料准备 Vmware工具，用来创建和打开虚拟机的工具 安装系统的镜像文件 数据库安装文件，这里是Oracle数据库 Windchill的安装包 Vmware工具，用来安装和打开虚拟机的软件 Windowsserver2008的镜像工具，用来安装虚拟机环境的系统，如果你有win2007或win2010的也可以，在做虚拟机时，需要先安装系统。 Oracle数据库安装包 Windchill11M030的安装包 （安装包如有需要可以私信邮箱发送） 虚拟机安装 安装虚拟机VMware 阅读详情

不想当将军的兵不是好兵，就程序猿不想当架构师就不是好的程序员！

Java架构师主要需要做哪些工作呢？

1、负责设计和搭建软件系统架构（平台、数据库、接口和应用架构等），解决开发中各种系统架构问题。

2、优化现有系统的性能，解决软件系统平台关键技术问题攻关、核心功能模块设计、核心代码开发。

3、在项目需求不断细化的工程中校正整体的架构设计，以及详细模块拆分设计。

4、营造技术学习氛围，带领团队不断完善开发开发方法及流程，提升开发效率与质量，加强技术标准及规范。

5、带领团队攻克例如大数据量、高并发、高稳定性等带来的各种挑战及技术难关。

6、责任心强，有团队合作精神，工作认真负责高效并具有一定抗压能力。

7、参与讨论公司产品发展方向，完整的规划和把握产品研发架构。

Java架构师要学习哪些知识呢？

希望以下的学习路线能对你有帮助

并发编程

JAVA内存模型（JMM）

  • java当中的线程通讯和消息传递

  • 什么是重排序和顺序一致性？Happens-Before？As-If-Serial？

Synchronized的概念和分析

  • 同步、重量级锁以及Synchronized的原理分析

  • 自旋锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁的概念、使用以及如何来优化他们

Volatile和DCL的知识

  • Volatile的使用场景和Volatile实现机制、内存语义、内存模型

  • DCL的单例模式，什么是DCL？如何来解决DCL的问题

并发基础之AQS的深度分析

  • AbstractAueuedSynchronizer同步器的概念、CLH同步队列是什么？

  • 同步状态的获取和释放、线程阻塞和唤醒

Lock和并发常用工具类

  • java当中的Lock、ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock、Condition

  • java当中的并发工具类CyclicBarrier、CountDownLatch、Semphore

  • java当中的并发集合类ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue......

原子操作常用知识讲解

  • 基本类型的原子操作比如经典的AtomicBoolean、AtomicLnteger、AtomicLong

  • 数组类型的原子操作代表几个类AtomicIntegerArray、AtomicLongArray、AtomicReferenceArray

  • 引用类型的原子操作的典型AtomicReference、AtomicReferenceFieldUpdater......

  • CAS的概念和知识、Compare And Swap 以及他的缺陷

线程池和并发并行

  • Executor、ThreadPoolExecutor、Callable &Future、ScheduledExecutorService

  • ThreadLocal、Fork & Join？什么是并行？线程池如何保证核心线程不被销毁？

框架和源码应用

mybatis应用和源码解析

  • mybatis优缺点、spring 与mybatis 集成

  • Config、Sql配置、Mapper配置、有几种注册mapper的方法，优先级如何？

  • mybaits的一级缓存、二级缓存、mybatis的二级缓存为什么是鸡肋？

  • 通用mapper的实现、mybaits编写sql语句的三种方式

  • @MapperScan的源码分析？mapperScan如何生效的？

  • mybatis如何扩展spring的扫描器的、mybatis扫描完之后如何利用FactoryBean的？

  • mybaits底层如何把一个代理对象放到spring容器中？用到了spring的哪些知识？

  • mybaits和spring的核心接口ImportBeanDefinitionRegistrar之间千丝万缕的关系

  • 从原来来说明mybaits的一级缓存为什么会失效？spring为什么把他失效？有没有办法解决？

  • 从mybatis来分析mybatis的执行流程、mybaits的sql什么时候缓存的？缓存在哪里？

  • mybaits当中的方法名为什么需要和mapper当中的id一致？从源码来说明

tomcat源码解析

  • tomat的总体概述和tomcat的启动流程源码分析

  • tomcat当中web请求的源码分析？一个http如何请求到tomcat的？tomcat如何处理的？

  • tomcat的协议分析，从源码来分析tomcat当中的各种详细配置的意义

  • tomcat和apache、nginx等等主流静态服务器的搭配使用

  • tomcat的性能调优？生成环境上如何让你的tomcat容器的性能达到最高

spring源码分析

  • spring的基本应用和spring源码的编译

  • java 混乱的日志系统，Jul、jcl、log4j、slf4j.....

  • spring4和spring在日志方面的源码对比

  • AspectJ和springAop，aspectj的静态织入

  • JDK动态代理的源码分析，JDK是如何操作字节码

  • spring通过cglib完成AOP，cglib如果完成方法拦截

  • AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator如何完成代理织入的

  • BeanDefinition是什么东西，sping当中的各种BeanDefinition的作用

  • BeanDefinition有什么作用？如果来改变一个bean的行为

  • BeanDefinitionRegistry的作用，源码分析

  • BeanNameGenerator如何改变beanName的生成策略

  • BeanPostProcessor如何插手bean的实例化过程、经典的应用场景有哪些？spring内部哪里用到了这个接口

  • BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor的区别、经典应用场景、spring内部如何把他应用起来的

  • BeanDefinitionRegistryPostProcessor和BeanFactoryPostProcessor的关系已经区别，spring底层如何调用他们

  • ConfigurationClassPostProcessor这个类如何完成bean的扫描，如何完成@Bean的扫描、如何完成对@Import的解析

  • @Imoprt的三种类型，普通类、配置类、ImportSelector

  • 如何利用ImportSelector来完成对spring的扩展？

  • @Configuration这注解为什么可以不加？加了和不加的区别，底层为什么使用cglib

  • @Bean的方法是如何保证单例的？如果不需要单例需要这么配置？为什么需要这么配置

  • springFacoryBean和BeanFacory的区别，有哪些经典应用场景？spring的factoryMethod的经典应用场景？

  • ImportBeanDefinitionRegistrar这个接口的作用，其他主流框架如何利用这个类来完成和spring的结合的？

  • spring是什么时候来执行后置处理器的？有哪些重要的后置处理器，比如CommonAnnotationBeanPostProcessor

  • CommonAnnotationBeanPostProcessor如何来完成spring初始化方法的回调。spring内部的各种Procesor的作用分别是什么

  • spring和springBoot当中的各种@Enablexxxx的原理是什么？如何自己实现一个？比如动态开启某某些自定义功能

  • spring如何来完成bean的循环依赖并且实例化的，什么是spring的IOC容器，怎么通过源码来理解？

  • 其他，比如Bean的实例化过程，源码中的两次gegetSingleton的不同和相比如SpringMvc的源码分析等等......

Spring微服务

Spring Cloud

  • Eureka的源码分析服务注册和服务发现以及心跳机制和保护机制，对比eureka与zookeeper，什么是CAP原则？

  • Ribbon源码分析和客服端负载均衡，客户端负载均衡？服务端负载均衡？ Ribbon核心组件IRule以及重写IRule

  • Fegin源码分析和声明式服务调用，Fegin负载均衡，Fegin如何与Hystrix结合使用？ 有什么问题？

  • Hystrix实现服务限流、降级，大型分布式项目服务雪崩如何解决？ 服务熔断到底是什么？一线公司的解决方案

  • HystrixDoashboard如何实现自定义接口降级、监控数据、数据聚合等等

  • Zuul统一网关详解、服务路由、过滤器使用等，从源头来拦截掉一些不良请求

  • 分布式配置中心Config详解，如何与github或是其他自定义的git平台结合、比如gitlab

  • 分布式链路跟踪详解，串联调用链，,让Bug无处可藏，如何厘清微服务之间的依赖关系？如何跟踪业务流的处理顺序？

Spring Boot

  • Spring Boot的源码分析和基本应用、利用springmvc的知识模拟和手写一个springboot

  • springmvc的零配置如何实现的？利用servelt3.0的哪些新知识？在springmvc中如何内嵌一个tomcat，如何把web.xml去掉

  • springboot当中的监听器和设计模式中观察者模式的关系、模拟java当中的事件驱动编程模型

  • springboot的启动流程分析、springboot如何初始化spring的context？如何初始化DispacterServlet的、如何启动tomcat的

  • springboot的配置文件类型、配置文件的语法、配置文件的加载顺序、模拟springboot的自动配置

  • l springboot的日志系统、springboot如何设计他的日志系统的，有什么优势？如何做到统一日志的？

  • Docker

  • 什么是Docker、为什么要使用他、和开发有什么关系？能否带来便捷、Docker简介、入门，Docker的架构是怎样的？

  • Docker的三大核心概念：镜像（Images）、容器（Containers）、仓库服务注册器（Registry）他们分别是什么？

  • Docker的基础用法以及Docker镜像的基本操作

  • 容器技术入门、Docker容器基本操作、容器虚拟化网络概述以及Docker的容器网络是怎样的？

  • 程序员如何利用Dockerfile格式、Dockerfile命令以及docker build构建镜像

  • Compose和Dockerfile的区别是什么？Compose的配置文件以及使用Compose运行容器、Docker的实战应用

性能调优

mysql性能调优

  • mysql中为什么不使用其他数据结构而就用B+树作为索引的数据结构

  • mysql执行计划详解&mysql查询优化器详解

  • mysql索引优化实战，包括普通查询、group by、order by

java数据结构算法

  • hash算法详解、java当中hashmap源码解析、手写一个hashmap

  • 从源码理解hashmapJDK7和JDK8的变化、为什么有这样的变化，Java8新特性

  • 顺序存储、双向链表、单向链表、java当中linkedList的源码分析

  • java当中线性结构、树形结构以及图形结构分析以及应用场景和经典使用

  • 大数字运算和经典排序、二叉树红黑树排序、查找

JVM性能调优

  • java内存模型总体概述、类加载过程和classloader、运行时数据区当中的总体内容、编译原理

  • 内存区域与内存溢出异常、虚拟机对象、程序计数器、java栈、本地方法栈、操作数、方法区、堆内存和元数据等等

  • Classloader的知识详细、默认全盘负责机制、从JDK源码来理解双亲委派模式、如何打破双亲委派？为什么需要打破？

  • 虚拟机性能监控与故障处理、jvm基本命令，jinfo命令的使用jmap命令使用、jstak命令的使用、使用jvisualvm分析

  • 垃圾收集器与内存分配策略、垃圾回收算法与基础、串型收集器、并行收集器、内存分配与回收策略。

  • 程序编译与代码优化、运行期优化、编译期优化、JVM调优的本质是什么？什么是轻gc？什么是Full gc？如何调优

  • JVM执行子系统、类文件结构、类加载机制、字节码执行引擎、字节码编译模式、如何改变字节码编译模式？

互联网工程

Maven

  • 整体认知maven的体系结构

  • maven核心命令

  • maven的pom配置体系

  • 搭建Nexus私服

Git

  • 动手搭建Git客户端与服务端

  • Git的核心命令

  • Git企业应用

  • git的原理，git底层指针介绍

Linux

  • Linux原理、启动、目录介绍

  • Linux运维常用命令、Linux用户与权限介绍

  • shell脚本编写

分布式

分布式协调框架(Zookeeper)

  • 什么是分布式系统？分布式系统有何挑战？Zookeeper快速入门&集群搭建基本使用

  • Zookeeper有哪些常用命令以及注意事项、zkclient客户端与curator框架有什么功能以及如何使用

  • 手写Zookeeper常见应用场景：分布式配置中心、分布式锁、分布式定时任务

  • Zookeeper核心概念znode、watch机制、序列化、持久化机制讲解及其源码解析

  • Zookeeper怎么解决分布式中的一致性问题？领导选举流程讲解及其源码解析

RPC服务框架(Dubbo)

  • 手写RPC框架以及为什么要使用Dubbo? 传统应用系统如何演变成分布式系统详解

  • Dubbo的六大特性是什么？对企业级开发有何好处？Dubbo的作用简要说明、快速演示Dubbo调用示例

  • Dubbo中协议、注册中心、动态代理机制是怎么达到可扩展的？Dubbo的扩展机制源码解析

  • Dubbo从服务提供者到注册中心到消费者调用服务中间的流程源码解析

  • Dubbo的监控中心以及管理平台的使用，方便企业级开发与管理

分布式数据缓存(Redis)

  • 关系型数据库瓶颈与优化、ehcache和redis的对比？nosql的使用场景

  • Redis基本数据类型、比如map的使用场景？有什么优缺点？什么时候用map等等

  • Redis高级特性、如何来理解redis的单线程但是高性能？如何理解redis和epoll

  • Redis持久化、什么情况下需要持久化？方案是什么？有什么优缺点？如何优雅的选择持久化方案

  • Redis项目中应用、reids的高级命令mget、scan？为什么有scan这条命令，如何理解redis的游标？

  • 单机版redis的安装以及redis生产环境启动方案

  • redis持久化机对于生产环境中的灾难恢复的意义

  • redis主从架构下如何才能做到99.99%的高可用性

  • 在项目中重新搭建一套主从复制+高可用+多master的redis cluster集群

  • redis在实践中的一些常见问题以及优化思路（包含linux内核参数优化）

  • redis的RDB持久化配置以及数据恢复实验

  • redis的RDB和AOF两种持久化机制的优劣势对比

分布式数据存储(mycat)

  • 分库分表场景介绍

  • Mycat原理解析

  • 分库分表实战

分布式Rabbitmq

  • RabbitMQ环境安装&RabbitMQ整体架构与消息流转&交换机详解

  • 消息如何保障 100% 的投递成功方案&企业消息幂等性概念及业界主流解决方案

  • Confirm确认消息详解&Return返回消息详解&消费端的限流策略&消费端ACK与重回队列机制

  • SpringAMQP用户管理组件-RabbitAdmin应用&SpringAMQP消息模板组件-RabbitTemplate实战

  • SpringAMQP消息容器-SimpleMessageListenerContainer详解&SpringAMQP消息适配器-MessageListenerAdapter使用

  • RabbitMQ与SpringBoot2.0整合实战&RabbitMQ与Spring Cloud Stream整合实战

  • RabbitMQ集群架构模式&RabbitMQ集群镜像队列构建实现可靠性存储&RabbitMQ集群整合负载均衡基础组件HaProxy_

项目实战

  • 大型互联网电商项目

  • 面试题详解,offer选择

  • 简历技术优化、项目优化

  • 面试问题剖析

  • 职业生涯规划

这本Java核心知识把每个知识点解析的很深，对大家应该很有帮助，它把大部分的Java知识集结在一起深入的解析出来（非常建议大伙看一看）

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  1. JVM

  2. JAVA集合

  3. JAVA多线程并发

  4. JAVA基础

  5. Spring原理

  6. 微服务

  7. Hetty与PC

  8. 网络

  9. 日志

  10. Zookeeper

  11. Kafks

  12. Rabbi tMQ

  13. Hbase

  14. MongoDB

  15. Cassandra

  16. 设计模式

  17. 负载均衡

  18. 数据库

  19. 一致性算法

  20. JAVA算法

  21. 数据结构

  22. 加密算法

  23. 分布式缓存

  24. Hadoop

  25. Spark

  26. Storm

  27. YARIN

  28. 机器学习

  29. 云计算

求来的大厂面试场景（为了学习提升可以没脸没皮，啊哈哈哈）

我针对这些大厂的面经场景也找了很多题刷，对自身的提升也是非常大（还特意要了份面试答案）

美团部分面经

好未来面试场景

 

分享一些我个人的学习文档，有需要的朋友自行选择获取：

1、面试文档专题整理

既然是要面试，那么就少不了刷题，实际上春节回家后，哪儿也去不了，我自己是刷了不少面试题的，所以在面试过程中才能够做到心中有数，基本上会清楚面试过程中会问到哪些知识点，高频题又有哪些，所以刷题是面试前期准备过程中非常重要的一点。

根据自身面试经历整理以及不断收集的（珍藏版）

相关的电子书、底层源码

阿里巴巴必备学习知识点

 

最后

很多人感叹“学而无用”，实际上之所以产生无用论，是因为自己想要的与自己所学的匹配不上，这也就意味着自己学得远远不够。无论是学习还是工作，都应该有主动性，所以如果拥有大厂梦，那么就要自己努力去实现它。

以上学习资料均免费放送，最后祝愿各位身体健康，顺利拿到心仪的offer！

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【附】架构书籍赠送

  1. 大型网站技术架构核心原理与案例分析

  2. 小米开源架构

  3. 亿级流量网站架构核心技术

  4. Nginx实战书籍

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#1024程序员节
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OV5645摄像头原理图设计，已量产 在嵌入式视觉项目里，摄像头小板真正决定量产稳定性的，往往不是把传感器接出来这件事本身，而是电源域有没有拆清、参考时钟够不够干净、主板调试时有没有留出可落地的接口。ATK-MC5645 这张原理图的价值，就在于它没有把 OV5645 裸接到一排连接器上，而是把 AFVDD_2V8、DOVDD_1V8、DVDD_1V5、24MHz 时钟和 MIPI/控制信号都收敛在一块独立模组上。 阅读详情

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另外一方面，IT又是劳动密集型的行业，不仅业人员多，而且个人在平时的开发过程中有大量的重复劳动(如 CRUD)，自己的能力没有随年龄的增加而增长。这种情况下，就会应验“35岁就失业”魔咒。那作为一名 Java开发者，如何规划自己的职业生涯呢?一般来说，程序员的技术生涯会分为技术新人、技术专家、架构师3个阶段，这也是我们的成长的路径。对于工作1~2年左右的技术新人来说，夯实基础是立足之本，具体来说，技术基础的能力尤其反映在代码品质上。

2401_83329718的博客 868

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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")

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锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

同样是搞Java，年薪15W和50W到底差在哪里？

同样是搞Java，年薪15W和50W到底差在哪里？ 一、总结 一句话总结： 学习 挑战 1、扩宽自己的眼界，学着从全局看待问题，并且勇于挑战别人眼中的难题 2、持续提升你的学习能力，虽然有很多人以「在公司学不到东西」为理由离职，但你要知道：公司的目的是盈利。盈利的前提下，公司会尽力培养你，但是更多的时候能力成长还是得靠自己。学习能力弱的人，在哪里都没用。   1、有2年工作经验的优秀...

weixin_33834137的博客 149

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。

Java架构纯享版进阶手册：核心框架篇，斩获阿里年薪50W+

在做管理的时候，我发现了很多同事职业发展的问题。很多同事都是积极好学，自己看了很多书， 网上买了很多视频，也参加过不少培训课程，但是发现自己的技术始终在某个瓶颈徘徊，始终没法达到一个很高的位置。 为什么呢？这里我援引大量同事给我的反馈： 我是看了很多书，很多视频，甚至参加了一些大几千块钱上万块钱的培训。 但是我学到的，仅仅是一些理论知识， 写一些HelloWorld,仅仅明白了一些技术的原理。然后学到的所谓"项目"，其实都是十几个小时，或者几十个小时，充其量就几千行代码的小Demo,跟大公司里复杂生产环境下

Java_DaFei的博客 3507

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

收藏！50W+年薪大模型链路开发转型指南：往届生/小白程序员也能复制的逆袭路径

大模型行业的爆发才刚刚开始，市场对核心人才的渴求远未饱和。对于往届生和传统程序员而言，一两年的“时间差”不仅不是障碍，反而能让你带着更成熟的工程思维、更清晰的业务认知，在大模型领域找到独特的竞争优势。与其羡慕别人的50W+offer，不如从现在开始规划路径、扎实积累。按照上面的指南一步步推进，持续学习、持续实战，你也能在AI浪潮中实现职业逆袭，拿下属于自己的高薪offer。

EnjoyEDU的博客 765

Java开发者大厂面试通关秘籍：从CRUD到架构设计

Java作为企业级开发的主流语言，其技术栈深度与分布式系统能力是突破职业瓶颈的关键。理解JVM内存模型、并发编程原理等底层机制，能有效解决性能调优和线程安全等工程难题。分布式场景下的CAP理论、缓存穿透等高频考点，需要结合Redis、消息队列等中间件实现方案设计。通过项目重构展现技术深度，如利用多级缓存提升QPS、设计熔断降级策略保障高可用，这些实战经验往往成为大厂面试的加分项。系统化的学习方法和面试技巧，如四象限学习法和STAR法则，能帮助开发者快速构建完整知识体系，本文以谢飞机半年斩获多个大厂Offer

weixin_30240349的博客 567

2026年，Java程序员的三大危机！

AI工具已能自动生成 50%以上的CRUD代码，外包型开发需求断崖式下跌，只会埋头写业务代码的传统"码农”，职场生存空间会越来越窄。来黑马转行之后，从月薪3000元的干事到现在的14000元，从4500元超市营业员到20000元，薪资涨幅400%+，真正实现逆袭！黑马程序员系统整合Java的稳健架构+Python的智能生态与AI的前沿应用，构建从基础开发到智能系统设计的完整能力体系。AI能替代的，永远是标准化、重复性、低决策的工作；行业在迭代，技术在升级，从来没有一成不变的铁饭碗，只有紧跟趋势的远见者。

传智播客的专栏 101

两年CRUD，普通二本毕业，挑战三个月面试阿里，成功拿下offer定级P7！年薪50w

很多学历不太好的人，可能对自己没有太大的信心，实际上任何事情都有“奇迹”发生，而这个“奇迹”关键还是要靠自己去创造。无论你是小白菜鸟，还是技术大牛，日常都不能够落下学习这件事情。机会都是留给有准备的人，只有充足的准备，才可能让自己可以在候选人中脱颖而出。httpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttps。...

m0_62051288的博客 480

传统 Java 开发正在被颠覆：这 3 大危机正在淘汰 80% 程序员

2024 年 StackOverflow 数据显示：仅掌握基础 Java 的开发者薪资同比下滑 12%，初级岗位招聘量锐减 20%，某银行系统改造中 40% 未掌握 AI 工具的团队被整体替换 —— 这不是狼来了，而是 AI 重构开发生态的真实战场。在众多 AI 开发工具中，飞算 JavaAI 以颠覆性能力成为破局关键 —— 不同于片段式代码生成，它能通过自然语言输入完成 "需求分析 - 软件设计 - 工程源码生成" 全流程，让程序员彻底告别手写 SQL、配置文件的繁琐工作。

CalEx_Tech的博客 781

全面总结 2022 年Java面试知识，掌握这些你也能进大厂

JVM 的设计目标是提供一个基于抽象规格描述的计算机模型，为解释程序开发人员提供很好的灵活性，同时也确保 Java 代码可在符合该规范的任何系统上运行。JVM 对其实现的某些方面给出了具体的定义，特别是对 Java 可执行代码，即字节码（Bytecode）的格式给出了明确的规格。这一规格包括操作码和操作数的语法和数值、标识符的数值表示方式、以及 Java 类文件中的 Java 对象、常量缓冲池在 JVM 的存储映象。这些定义为 JVM 解释器开发人员提供了所需的信息和开发环境。Java 的设计者希望给开发人

Firstlucky77的博客 475

收藏！30+程序员破局35岁危机：从Java后端到大厂大模型岗的实战指南

很多人说35岁是程序员的“职业天花板”，但我想说，35岁更可以是“职业新起点”。大模型带来的技术革命，为30+程序员提供了一次难得的“换道超车”机会——我们多年积累的经验不是包袱，而是能更快抓住技术本质、更好实现落地价值的底气。如果你此刻正处于职业迷茫期，不妨从今天开始，花1小时了解大模型，试着写一个简单的API调用程序。行动起来，焦虑就会慢慢消散，未来的职业方向也会越来越清晰。愿每一位30+程序员，都能抓住大模型风口，打破年龄枷锁，开启职业新篇章。

kaka0722ww的博客 847

Java程序员必看：拥抱AI，收藏这份高薪转型指南！

2026年技术圈的分化愈发明显：降薪裁员潮持续蔓延，传统开发、测试等岗位大批缩水，不少从业者陷入职业焦虑；与之形成鲜明对比的是，AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招，薪资逆势飙升150%，大厂更是直接开出70-100W年薪，疯抢具备实战能力的大模型人才，甚至放宽年龄限制，只求能快速落地技术、创造价值！1、窗口期红利，入门门槛友好：不同于成熟赛道的“内卷式招聘”，2026年大模型人才缺口巨大，简历只要达标（掌握基础AI应用+具备简单项目经验），年龄、学历均非硬性要求，小白可快速入门，转行程序员也能无缝衔接；

xxue345678的博客 153

毕业5年的同学突然告诉我，他已经是年薪30W的自动化测试工程师....

那作为一名测试工程师，如何规划自己的职业生涯呢？一般来说，测试工程师的技术生涯会分为初级测试工程师，中级测试工程师、高级测试工程师3个阶段，这也是我们的成长的路径。以下是每个层次的主要特点和职责： 初级测试工程师 初级测试工程师通常是入门级别，需要熟悉测试基础知识，如软件测试原则、测试方法、测试理论等。他们还需要掌握一些基本技术，如手工测试、测试用例编写、缺陷管理等。初级测试工程师通常需要受到更多的指导和培训，并需通过实践不断提升自己的能力。

m0_58026506的博客 1168

自动化测试工程师年薪30W，我室友毕业5年就实现了这个目标？他是怎么做到的？

作为一名程序员，都会对自己未来的职业发展而焦虑。一方面是因为IT作为知识密集型的行业，知识体系复杂且知识更新速度非常快，“一日不学就会落后”。​另外一方面，IT又是劳动密集型的行业，不仅业人员多，而且个人在平时的开发过程中有大量的重复劳动（如 CRUD），自己的能力没有随年龄的增加而增长。​那作为一名测试工程师，如何规划自己的职业生涯呢？一般来说，测试工程师，这也是我们的成长的路径。

GDYY3721的博客 261
上一篇： 非常强悍的 RabbitMQ 总结，干货满满，看到就是赚到！
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