中级技能

本文全面概述了Java高级开发者所需掌握的技术要点,包括JVM深入理解、设计模式运用、主流框架原理、数据库及缓存系统操作、分布式技术实践、性能优化策略、脚本编程技巧及大型系统设计经验。

1、对于Java基础技术体系(包括JVM、类装载机制、多线程并发、IO、网络)有一定的掌握和应用经验。

  JVM内存分配、JVM垃圾回收;

  类装载机制;

  性能优化:

  反射机制;

  多线程;

  IO/NIO; http://developer.51cto.com/art/201112/307172.htm

  网络编程;

  常用数据结构和相关算法:

 

2、对面向对象的软件开发思想有清晰的认识、熟悉掌握常用的设计模式;

  设计模式:单例模式;工厂模式;代理模式;模板方法模式;责任链模式等

 

3、熟练掌握目前流行开源框架(spring/springmvc/ibatis),并且对其核心思想、实现原理有一定认知;

  开源框架:spring;

  开源框架:hibernate;

 

4、熟悉Oracle、MySQL等数据库开发与设计以及缓存系统REDIS或 Memcached的设计和研发;

  关系数据库:oracle

  关系数据库:PostgreSQL

  缓存系统:Redis(Nosql)

  缓存系统:Memcached

 

5、熟悉底层中间件、分布式技术(包括缓存、消息系统、热部署、JMX等)

  底层中间件:

   应用服务器:Jetty(Tomcat)

   消息中间件:ActiveMQ、RabbitMQ

   事务处理中间件:

   数据访问中间件:ODBC

   工作流中间件:JBPM

  分布式技术:

                缓存系统:

             消息系统:

             Restful:

             热部署:

             JMX:

6、至少一种Java 应用服务器如tomcat

  Jetty:

 

7、精通shell编程,熟练应用awk、sed、grep、strace、tcudump、gdb等常用命令;

 
8、有大型分布式、高并发、高负载(大数据量)、高可用性系统设计开发经验

  分布式:(多节点部署)

  高并发:

  高负载(大数据量):

  高稳定:

  高可用:

 

9、对配置管理和敏捷研发模式有所了解

  配置管理工具:

   SVN:

   Github:

 
10、业务能力:

  系统升级、双机、部署、容灾、备份恢复、DFX

 

加分技术:

   脚本语言:python

   远程调用:

   精通Internet基本协议(如TCP/IP、HTTP等)内容及相关应用

   有一定安全意识并了解常见的安全问题解决方案

   熟悉常见的一些解决方案及其原理:单点登录、分布式缓存、SOA、全文检索、消息中间件,负载均衡、连接池、

   nosql、流计算等;
 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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