我看过的Java方面的好文章

最新推荐文章于 2025-03-02 14:02:21 发布
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本文围绕Java编程展开，涵盖并行化、封装、Eclipse使用、对象序列化等多方面知识。介绍了Spring Boot开发邮件系统、Java计算表达式等应用，还涉及设计模式、反射、正则表达式等内容，同时包含Maven环境配置、性能分析等开发相关要点。

本文不定期更新，最后更新于2019-5-21

Java

码农翻身

如何有效判断与排查Java GC问题
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
03-02 14万+
本文介绍了Java垃圾回收（GC）的基本原理及其优化策略。通过分析GC的工作机制，探讨了常见的GC类型、内存管理模型及其对应用性能的影响。文章还详细阐述了如何通过调整JVM参数、选择合适的GC算法和分析GC日志来优化内存回收效率。通过这些实用的优化方法，开发者可以有效减少GC暂停时间，提高应用的响应速度和吞吐量。
Java 同步锁性能的最佳实践：从理论到实践的完整指南
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
12-01 9万+
在多线程编程中，锁是保证线程安全的重要手段之一，但如何选择合适的锁并进行优化，一直是我们面临的挑战。本博客探讨Java中同步锁的性能分析与优化之路，从使用同步锁和不使用同步锁的性能对比入手，逐步展开对锁的优化手段和技术原理的解析，帮助读者更好地理解和应用Java中的锁机制。
csdn等等各知名论坛收集的java好文章！经典
10-27
csdn等等各知名论坛收集的java好文章！经典 值得一看！ 国内国外的技术文章皆有！
关于java的实习论文
09-19
很好
JAVA小论文（浅谈String类）
12-20
Java提供了String类，StringBuffer类和StringTokenizer类来存储和处理字符串。大多数情况下，可以使用String类来创建字符串。
java 好文章
bookhaha的博客
09-20 182
https://www.jianshu.com/u/cd682de00804
java好文章汇总
qq_39809613的博客
04-12 247
1.java编码规范：https://mp.weixin.qq.com/s/ZqNDjLPrxGMcgSOOeRTxaA 2.1.8Optional空指针使用：https://mp.weixin.qq.com/s/MuyLkWi3htrXzJffUyLdHg 3
Java线程池ThreadPoolExecutor背后的秘密与实践
热门推荐
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
05-12 170万+
本文深入分析了Java线程池ThreadPoolExecutor的工作原理、核心参数以及配置策略。通过详细讲解线程池的创建、任务调度和线程管理机制，帮助开发者理解如何高效使用线程池来处理并发任务。文章还探讨了常见的性能瓶颈和优化方法，如合理配置线程池参数、选择适当的拒绝策略等，旨在提升应用的并发处理能力和稳定性。最终，读者将能够根据不同场景灵活调整线程池配置，从而有效提升系统性能。
高效内存管理与性能优化：Java Hotspot G1 GC全景解析
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
05-12 169万+
本文深入分析了 Java Hotspot G1 GC 的工作原理、特点以及优化策略。G1 GC 是一种为低延迟和高吞吐量设计的垃圾回收器，适用于大内存和高响应要求的应用。文章详细介绍了 G1 GC 的基本回收流程、各类垃圾回收策略，以及如何通过调优 JVM 参数来优化垃圾回收过程。通过监控工具和 GC 日志分析，开发者可以精准调整 G1 GC 的行为，提升应用的性能和响应速度。 参考文献、书籍及链接 1.https://tech.meituan.com/2016/09/23/g1.html 2.书
Java GC 基础知识快速回顾
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
03-02 14万+
本篇文章深入探讨了 Java 垃圾回收（GC）机制的核心概念、工作原理及其对应用性能的影响。我们介绍了垃圾回收的基本概念，包括堆和栈的内存管理、GC 的触发机制、GC 对开发者的重要性等。文章重点分析了常见的垃圾回收算法和回收器，涵盖了分代收集和分区收集策略，以及如何根据应用需求选择合适的回收器。最后，我们还讨论了 GC 的性能调优方法，帮助开发者通过优化内存管理提升应用性能，避免内存泄漏和性能瓶颈。通过本文的学习，读者将能够更好地理解和优化 Java 应用中的垃圾回收机制，确保程序的高效稳定运行。
java的论述，论文类
04-08
1．Java语言的出现 自从1946年世界上第一台电子计算机问世以来，计算模式的发展经历了三个阶段：集中计算模式、分散计算模式和网络计算模式。Internet的出现，为在网络计算模式下的科学计算和信息处理提供了良好平台。然而，要充分利用网络计算模式的功能与效益，平台的运行环境是个制约因素，而Java语言和Java技术则是解决这一问题的最佳途径。
java编程好文章链接收集
kanwoerzi
11-25 198
java中的io系统总结及一些常用的操作 java面试笔试题总结 Java基础：三步学会Java Socket编程 HTTP详解 SpringSide开发实战 SVN与源代码管理 Linux和Java 拥抱Eclipse RCP ...
Java文章
爱雨的专栏
10-16 443
Java多线程系列目录(共43篇) Java 集合系列目录(Category)
Java好文章
java619
04-01 866
1.最重要的 Java EE 最佳实践http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/techjournal/0701_botzum/0701_botzum.html?ca=j2.Spring 2 和 JPA 简介https://www6.software.ibm.com/developerworks/cn/education/java/j
java技术论文
maqingweisb的博客
06-17 393
package cn.itcast.demo02_字节流_输出流_关于追加写入和换行; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; /*  * FileOutputStream
Java系列文章（全）
chimao8460的博客
07-04 310
JVM JVM系列:类装载器的体系结构 JVM系列:Class文件检验器 JVM系列:安全管理器 JVM系列:策略文件 Java垃圾回收机制 深入剖析Classloader(一)--类的主动使用与被动使用 深入剖析Classloader(二)-根类加载器，扩展类加载器与系统类加...
java好文章收集中
qq_28787211的博客
05-09 231
MyBatis中的#和$的区别 http://www.cnblogs.com/gmq-sh/p/4287306.html annotation(@Retention@Target)详解 http://www.cnblogs.com/gmq-sh/p/4798194.html
java好文章链接
weixin_30709061的博客
01-04 70
❀Java内存分配全面浅析：http://blog.youkuaiyun.com/yangyuankp/article/details/7651251 ❀自定义控件进阶篇1：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MDMyMjkzNg==&mid=2652261756&idx=1&sn=218b5eae4320f84d9c36ea778b04c3...
java转行ai方面职位
最新发布
03-08
<think>好的，用户想了解从Java转行到AI相关职位的情况。首先，我需要分析Java开发者的现有技能，然后看看如何迁移到AI领域。AI职位通常需要数学、统计学、机器学习算法、数据处理等知识，而Java在这些方面可能应用较少，但编程基础还是有帮助的。 接下来，用户可能需要了解转行的具体步骤，比如需要学习哪些新技能，补充哪些知识。可能需要提到Python，因为AI领域Python更常用，还有框架如TensorFlow、PyTorch。另外，数学基础如线性代数、概率论也很重要。 然后，考虑用户可能的背景，是否有相关经验，比如是否接触过大数据处理，因为Java在大数据领域（如Hadoop、Spark）有应用，这可能是一个过渡方向。同时，机器学习工程师、数据分析师等职位可能更适合转行。 还要提到项目经验的重要性，建议用户通过实际项目或参加竞赛（如Kaggle）来积累经验。此外，可能需要学历或证书的补充，比如在线课程或硕士项目。 最后，职业规划方面，可以分阶段建议，比如先学习基础知识，再实践项目，然后寻找相关工作机会。同时，指出可能的挑战，如竞争激烈，需要持续学习。 需要确保回答结构清晰，分点说明，并且给出实用建议，避免过于笼统。同时注意使用中文，符合格式要求，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能数学公式不多，但如果有提到算法或公式的话要注意格式。</think>从Java开发转向AI领域职位需要系统化的知识补充和技能迁移，以下是分阶段建议： ### 一、技能差距分析与知识迁移路径 $$Java\ skills \xrightarrow{Transferable} AI\ skills$$ 1. **编程基础优势** - Java的OOP、算法和工程化能力可快速迁移到Python开发 - 大数据处理经验（如Hadoop/Spark）可衔接AI工程化方向 2. **需补充核心领域** - 数学基础：$线性代数(\mathbb{R}^n)、概率论(P(X|Y))、微积分(\frac{\partial L}{\partial w})$ - 机器学习：从$监督学习(y=f(x;\theta))$到深度学习框架 ### 二、知识体系构建路线 1. **第一阶段（3-6个月）** - Python生态掌握：NumPy/Pandas（矩阵运算$A \cdot B$）、Matplotlib - 机器学习基础： $$J(\theta) = \frac{1}{2m}\sum_{i=1}^m (h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2$$ 实践Scikit-learn经典算法 2. **第二阶段（6-12个月）** - 深度学习框架：TensorFlow/PyTorch（计算图构建） - NLP/CV专项：掌握Transformer架构 $$Attention(Q,K,V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$$ ### 三、实战能力提升策略 | 路径 | 具体方式 | 产出目标 | |-------------|------------------------------|------------------------| | Kaggle竞赛 | 从Titanic入门到NLP比赛 | Top 25%排名 | | 工业级项目 | 推荐系统/风控模型开发 | GitHub可展示项目 | | 论文复现 | 选择ICLR/CVPR经典论文 | 技术博客文章 | ### 四、职位瞄准与适配方向 1. **梯度转型路径** Java开发 → 大数据工程师 → AI平台开发 → 机器学习工程师 2. 直接目标岗位建议 - AI平台开发工程师（利用Java工程优势） - 机器学习部署工程师（模型服务化方向） - 计算机视觉算法工程师（需专项突破） ### 五、学习资源矩阵 ```python # 典型学习路线代码示例 learning_path = { "数学基础": ["MIT线性代数公开课", "概率图模型教程"], "算法实践": ["《Hands-On ML》", "Fast.ai课程"], "工程深化": ["TFX生产级ML", "Kubeflow部署"] } ``` ### 六、常见问题解决方案 1. **"数学基础薄弱"** - 重点突破：矩阵运算$A^TA$求导、概率分布$P(x|θ)$ - 工具辅助：SymPy符号计算库 2. **"项目经验缺乏"** - 建议参与开源项目如Hugging Face的模型优化 - 自建项目示例：基于SpringBoot+Python的AI服务化系统 转型过程中建议保持Java技术深度，重点发展AI工程化能力（模型部署、性能优化），形成「工程+算法」的复合竞争力。平均转型周期约12-18个月，建议通过内部转岗降低转型风险。
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