oracle视频教程(学习软件工程和软件开发怎么入门)
资讯
2024-03-29
235
1. oracle视频教程,学习软件工程和软件开发怎么入门?
写在开始之前:应该学习哪种语言,我觉得应该根据你的工作需要或者说你的发展方向而定。基本上两大类吧:C/C++和Java。比如,如果你要做企业级应用的你应该学习Java和C#;如果你想做嵌入式,那么应该学好C语言;其他情况下,在你不知道要做什么之前你可以选择学习C/C++。学会这两大类中的一类,对于你学习其他语言都将是比较轻松,包括脚本语言,动态语言…… 1、我的入门是从学习C语言开始的(其实课程是C++),这是我们学校的公共课,我上课比较认真(虽然老师讲得很差,而且一段时间后,我就发现自己的基础掌握比她好,当然理解深度没她好),因此,我认为对于完全没有基础的人而言,听别人讲比较容易入门。当时的教材是学校自己编的,挺烂的。 建议一(以C/C++为例),对于刚想进入编程的人(就是从来都没有接触过编程的人),最好是听课的方式(自己看的话估计要很慢,而且很痛苦),可以找视频或者培训等。C语言推荐入门教材:谭浩强的C语言,最新版是第三版,不过第二版应该也可以了(蓝色的)。说明一下:坚决不同意直接看K&R的《The C programming language》,这本书绝对不是初学者可以看懂的,里面讲语法的并不多,语法都是合在程序里面讲。不过这本书非常好,入门以后一定要看的一本书。 当然可以从C++直接入门,C++之父强烈推荐从C++直接入手。C++推荐入门教材:钱能的C++(红色的,清华大学出版),这本书第一版不是ISO C++,不过比较经典,作者现在也出了第二版了,第二版好像不是太好。国外的最好的入门教材据说是:《Acclerated C++》作者是Koenig和Moo夫妇,非常厉害。他们的著作还有《c陷阱与缺陷》《c++沉思录》。《Acclerated C++》这本入门的书我没有看过,我觉得还是先找本国内的书好好看,看的差不多了,国外的经典书籍随便看就会觉得很有味道,否则你可能会很受打击。 入门的书至少要看两三遍(要彻底理解哦 ):)。如果是C++,我建议后面类的部分至少要理解三到五遍。说明一下,c++模板的部分可以先不用看,如果有兴趣的话,等把c++学的差不多了,我觉得可以把模板、STL、泛型编程结合起来学习,这个又是一个很大的工作量了,又得下很大的功夫。所以说,C++博大精深啊。 建议二、学习过程中要结合简单的算法,像冒泡还有类似c语言程序百例这样的小例子做做;更进一步应该做点大一点的项目,最好是控制台程序。或者你已经着手学习win32、MFC或linux,你也可以结合平台做点小的项目。 2、第一阶段是最苦的,接下来相对就知道应该怎么去学习了。这时候假设你已经有了扎实的c++基础。这是你可以选择也应该选择发展方向了,做企业级应用,还是系统开发,嵌入式设计或者游戏开发…… 那时我其实并没有考虑那么多,因为我不是学计算机的,因此我就把参加一些计算机之类的考试当作学习目标。我当时其实C++语言基础已经很不错了,但是上机实践很少(那时我没有电脑),因此参加省计算机二级,全国计算机三级和全国计算机四级考试,结果上机都没有通过。我很郁闷,二级的时候是我不知道怎么样进那个DOS界面把题目调出来,三级的时候是很快就编好了,也通过运行了,可是成绩出来却不及格,四级的时候是编好了,可能是我那题目比较难,好像用了两次循环,结果那破机器竟然承受不了。后来一乱就毁了(当然主要是上机太少了)。不过我那些上机都没有去补考。二级和三级的时候是自恃水平已经远远超过考试要求了(^_^,见笑了,可能是因为等级考试还是比较简单的),四级的时候则因为自己已经通过高级程序员考试,觉得补考上机好像没必要。(我高程和四级都是在2003年考的)。 建议三:定位学习方向(见附录一)并好好学习计算机基础知识。在你还不确定学习方向,或者你还在大学本科期间,那么我认为应该先把计算机的基础知识好好学习一下。我认为计算机必学的基础课程而且要精学——首先是数据结构,其次是操作系统、软件工程,数据库。这四门课不管你将来想从事哪个方向的基本上都会用到。当然,有时间的话,其他基础课都是应该掌握的,离散数学、组成原理、体系结构、网络、编译原理甚至跨学科的。方向是很重要的,因为知识其实是无限的,一个小小的领域就够你研究很久了。本科生可能还没有什么方向的感觉,但是到了研究生你一定要清楚自己到底想要做什么,要往哪个方面发展,不要盲目学,瞎学乱学,否则最后可能看似什么都会,其实什么都不会。 我也曾经学习过Java一段时间,这篇文章既然是谈编程语言的入门学习,我也简单说一说。因为有了比较C++扎实的语言基础,所以Java学起来比较轻松。我先找了国内一本薄薄的教材很快看了一遍(几乎都理解,但是只看了一遍),空闲的时间配合清华张孝详老师的java视频。以后其实才算我真正要开始入门JAVA的学习,我用了是《core java》中文第六版(本来想用候捷翻译的第二版的《Thinking in Java》,发现被同学弄丢了),这本书我差不多用了20天才把里面的知识都搞懂,当然包括程序风格的模拟,最重要的时我把有关GUI编程的那三章里面的程序例子几乎可以默写出来(当然,那是因为我理解了,其实这样就变成了我的知识了),里面的API我也记得差不多了。(说明:Java里面的GUI编程没什么用处了,建议大家先跳过,GUI不是Java的长处,如果以后需要的话再查手册或者再记忆学习)。 其实学习了C++以后,学习Java是比较容易了,但是建议不要两种都学啦,他们的用途是不一样的,你应该熟悉其中一种,更重要的是熟悉其应用领域所需要的专业知识甚至平台,以及使用他们的企业,有创业计划的还应该考虑一下他们的应用领域,最重要的是思考他们的潜在的应用领域。 对于初级的学习就讲到这里,接下去的学习其实都是高级部分,先不介绍了,因为:一、我自己都还没有学懂,这里乱吹会误人子弟。 二、高级东西的学习很多,有很多选择,又需要很多繁琐的知识,可能也一下子没办法讲清楚。
2. oracle怎样向clob类型中添加数据?
1、插入记录,EMPTY_CLOB(),初始化字段。2、获取CLOB字段指针,select into for update 或者利用insert 语句的return 选项获取。3、加载数据,dbms_lob.WRITEAPPEND
3. 如何编程序?
软件工程在过去的几十年里发展的越来越好,人工智能的开创性研究和物联网的发展为软件开发行业提供了大量有前景的工作机会。
但是编程技术日新月异,常会给程序员带来深深的危机感,很可能程序员正在使用的某种编程语言未来几年内就被淘汰了。
所幸,TIOBE从2001年起就一直在推出编程语言流行度排行榜,根据全球范围内高级程序员的人数和第三方供应商的数量统计出排名数据,排行班以每月一次的频率更新。
下面是一张TIOBE根据2017年4月的研究数据制作的表格,一起来看看TIOBE榜上2017年最受欢迎的编程语言有哪些吧:
1
JAVA
2016年和2017年连续两年Java语言受欢迎程度都是第一名。
Java目前由Oracle公司维护,有着全球最大的开发者专业社群。据Oracle公司称,Java语言目前有900万名开发者在使用。
作为一种开放的技术,Java具有卓越的通用性和平台移植性。此外,它还是Android移动操作系统背后最主要的编程语言。这些因素也许都是其受到广泛欢迎的原因。
2
C语言
C语言曾在2015年3月被TIOBE排名为世界上最流行的语言,它也一直是最流行的两种编程语言之一。
C语言是C 的前任,是功能减少的简化版本,这使其得以在内存有限的大量硬件设备中运行,如嵌入式硬件设备,以及在性能关键型的场景中运行,如处理大量的数据或处理音频和视频流时。
最受欢迎的操作系统Linux的内核就是用C编写的。
3
C
C 是一种使用非常广泛的计算机编程语言。
它支持过程化程序设计、数据抽象、面向对象程序设计、泛型程序设计等多种程序设计风格,是很多常用的桌面应用程序编程时的主要选择。
此外它还是设备驱动程序、游戏引擎、音频/图像处理工具、嵌入式软件等等的首选。
4
C#
C#是微软公司在2000年6月发布的面向对象的编程语言。它使得程序员可以快速地编写各种基于MICROSOFT .NET平台的应用程序。
C#面向对象的卓越设计,使它被广泛的应用于微软驱动工具、桌面应用、和Windows操作系统组件。
无论是高级的商业对象还是系统级的应用程序,使用简单的C#语言结构,就可以使这些组件方便的转化为XML网络服务,从而使它们可以由任何语言在任何操作系统上通过INTERNET进行调用。
最重要的是,C#使得C 程序员可以高效的开发程序,而绝不损失C/C 原有的强大的功能。因为这种继承关系,C#与C/C 具有极大的相似性,熟悉类似语言的开发者可以很快的转向C#。
5
Python
Python是一种在不同的场景下通用的嵌入式脚本语言,
是许多web框架的坚实基础,也是自动化任务(包括3 D软件应用程序)的首选,可以用来完成桌面工具的编程和数据计算的活动。
Python的灵活性使得它可以对各种操作系统构建应用程序,包括Android。
6
Go语言-增长最快
Go是2007年由谷歌开发的一种编程语言,设计初衷是为了构建简单、快速、可靠的应用程序。
其母公司谷歌旗下的部分产品已经开始使用Go语言来编写。由于开放源码,所以Go语言开源社区已经聚集了大量的贡献者。使用Go编译的程序可以媲美C或C 代码的速度,而且更加安全和支持并行进程。有来自Google的支持、活跃的社区、再加上语言学习难度低,上手快,也许正是这些因素使得Go语言的热度攀升,越来越受到开发者的欢迎。
为了了解整个编程行业的趋势,我们取12个月排名的平均值得到了如下图的Top 10编程语言排行榜长期走势,从表格中可以看到2002年到2017年期间,Java、C、C 一直热度未减,并且Java、C语言一直保持着最受欢迎的编程语言前两名。
值得注意的是
TIOBE排行榜仅仅反映的是编程语言的热门程度,并不代表哪种语言最好,或者哪种是已经被写成代码最多的语言。程序员除了能了解世界范围内开发语言的走势,更重要的是可以根据这类排行榜指数来检阅自己的编程技能是否跟上了趋势,或是否有必要作出战略改变,以及什么编程语言是应该及时掌握的。
4. 大数据有哪些技术呢?
您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别,在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?
这些是处理数据时必须采取的第一步,因此这是一个不错的起点,特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!
“数据”是一个广义术语,可以指“原始事实”,“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上,让我们在进入细节之前将它们分开。
我们收集原始数据,然后进行处理以获得有意义的信息。
好吧,将它们分开很容易!
现在,让我们进入细节!
原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”,这是我们要做的第一件事。
什么是原始数据?
我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法,则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。
传统数据是大多数人习惯的数据。例如,“订单管理”可帮助您跟踪销售,购买,电子商务和工作订单。
但是,大数据则是另外一回事了。
顾名思义,“大数据”是为超大数据保留的术语。
您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景,大数据的价值,您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…
但是,以下是您必须记住的最重要的标准:
体积
大数据需要大量的存储空间,通常在许多计算机之间分布。其大小以TB,PB甚至EB为单位
品种
在这里,我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像,音频文件,移动数据等。
速度
在处理大数据时,目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?
答案是:在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。
作为最大的在线社区之一,“ Facebook”会跟踪其用户的姓名,个人数据,照片,视频,录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户,其服务器上存储的数据量巨大。
让我们以“金融交易数据”为例。
当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集,需要大量内存,磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。
传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题,因此在进行其他任何操作之前,您都必须对其进行处理。
如何处理原始数据?
让我们将原始数据变成美丽的东西!
在收集到足够的原始 数据之后,要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作,会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。
我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...
数据预处理
那么,“数据预处理”的目的是什么?
它试图解决数据收集中可能出现的问题。
例如,在您收集的某些客户数据中,您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前,您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!
让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?
类标签
这涉及将数据点标记为正确的数据类型,换句话说,按类别排列数据。
我们将传统数据分为两类:
一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量,那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如,您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。
另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如,一个人的职业。请记住,数据点仍然可以是数字,而不是数字。他们的出生日期是一个数字,您不能直接操纵它来给您更多的信息。
考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)
我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。
注意第一列,它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着,即使它们是数字,它们也没有数值,并且是分类数据。
现在,专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息,因此,它们是数字数据。
我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。
*这是我们在课程Python课程中使用的内容。
您在此处看到的数据集中,有一列包含观察日期,被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。
当您使用大数据时,事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外,您还有更多的选择,例如:
文字数据
数字图像数据
数字视频数据
和数字音频数据
数据清理
也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。
数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集,并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下,您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!
大数据具有更多数据类型,并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。
缺失值
“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是,客户会给您他的名字和职业,而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?
您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?
无论哪种最佳解决方案,都必须先清理数据并处理缺失值,然后才能进一步处理数据。
处理传统数据的技术
让我们进入处理传统数据的两种常用技术。
平衡
想象一下,您已经编制了一份调查表,以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是,当您完成数据收集后,您会发现80%的受访者是女性,而只有20%是男性。
在这种情况下,您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如,从每个组中抽取相等数量的受访者,则该比率为50/50。
数据改组
从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。
但是如何避免产生错觉呢?
好吧,这是一个详细的过程,但概括地说,混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值,则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗,那么可以肯定的是,当我连续输入100个条目时,它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。
处理大数据的技术
让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。
文本数据挖掘
想想以数字格式存储的大量文本。嗯,正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如,您可能有一个数据库,该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少,则可以轻松找到所需的信息。通常,尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文,博客文章,在线平台,私有excel文件等的信息。
这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说,就是“大数据”。
这不是一件容易的事,这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。
数据屏蔽
如果您想维持可靠的业务或政府活动,则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时,您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术,以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。
像数据改组一样,“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据,并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。
完成数据处理后,您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。
https://www.toutiao.com/i6820650243210609166/
5. java自学容易吗?
很高兴回答你的问题
经验学任何东西,初入门都会有一定难度,其实这没什么,每个人都遇到这道坎的。
我的经验,学任何东西,难并不可怕,难的是畏惧
1、 首先自己要有信心啃下来
2、 其次学习讲究一个学习方法,都是有捷径可以走的
3、再次就是要深入,成为一个领域的专家非一朝一夕,需要一直努力前行。
java学习顺序先从java基础看起,重点是java类型,网路编程,集合,并发,socket等。再去学习servlet,javabean,mvc。学习数据库知识,oracle,mysql,sqlserver等的语法知识。接触jsp,js,jquery,vue,react等前端框架。学习spring,springmvc,hibernagt,mybatis等框架知识。了解非关系型数据库,redis,mongodb等。有时间可以学习下什么是SOA,springboot,微服务(springcloud,springcloud alibaba)。总结上面就是我学习java的一些经验,所谓好不好学,关键还是要看自己的坚持,所谓功夫不负有心人,相信自己。
6. datagear使用教程?
Datagear 是一款数据分析工具,以下是 Datagear 使用教程:
1. 下载安装 Datagear:可以从官方网站下载 Datagear 安装程序,并按照提示安装程序。
2. 连接数据库:在 Datagear 中添加数据库,可以连接各种关系型数据库,如 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 等。需要输入数据库的用户名、密码、主机名、端口和数据库名等信息,然后点击“测试连接”按钮,确保连接正常。
3. 编写 SQL 查询语句:在 Datagear 中,可以输入 SQL 查询语句,然后执行该语句获取所需的数据。在 SQL 编辑器中输入查询语句,点击“执行”按钮,即可获取查询结果。
4. 数据可视化:在 Datagear 中,支持对查询结果数据进行可视化展示。在查询结果中,可以选择需要展示的数据列,然后选择图表类型(如柱状图、折线图、饼状图等),进行数据可视化展示。
5. 保存报表:在数据分析完后,可以将数据分析报表保存到文件或者直接分享给别人。在 Datagear 中,可以将报表导出为 PDF 或 HTML 格式,也可以直接分享到社交媒体中。
以上就是 Datagear 使用教程的主要步骤,根据实际需要进行具体操作。
7. JAVA已经呈饱和趋势了吗?
年年都传Java已经饱和,可年年还有大量企业在招Java程序员。年年都有人在抱怨一个岗位N多个程序员在竞争能力,可还有很多人奋不顾的投身于Java编程事业中。
到底Java是不是真饱和了?给你详细分析分析!
在我刚开始学Java的时候,身边就有很多人劝我,说学计算机的人太多了,到时候会找不到工作。可现实是这样嘛?NO,我不仅找到工作,而且还是份很不错的工作。所以,工作还是能找到,就看你个人能力如何,给自己一个什么样的定位。
这几年我也见过形形色色各种奇葩的程序员,说句实在话,现在Java程序员虽然多,但大部分人不愿意动脑子,亘古不变的按着原有的方式方法去编程开发。这还算好的,更有甚者,还有很多程序员每天流于拿来主义和伸手主义,明明可以自己度娘一下,却也懒得伸手。更夸张的,有的程序员连基本工具也不会用,看个源码也弄不明白。试问这样的程序员,哪个公司敢招,谁人敢用,不辞你还要养着嘛,大锅饭的时代已经过去了,现在用人机制都是能者上,庸者下,平者让。
如果还有人怀疑Java到底是不是饱和了,你随便前程无忧,智联上搜索一下Java程序员的招聘需求,那个数据是绝对不会骗人的,相信很快你也能知道答案。另外,技术的热门与否从图书和IT市场也可以了解相关信息。
难道Java已经落后了吗?
开玩笑,没听说哪门落后的编程语言,可以在一年之中,牢牢霸占编程语言排行榜的榜首。要知道,Java可是业内公认的编程语言流行榜单,一个月更新一次。所以不需要怀疑,Java当下非但不落后,并且是特别流行的编程语言。
那么为什么还有好多人在说Java程序员已经饱和了呢?
千锋武汉Java培训小编提醒大家仔细看好了,现在不是市场饱和了,而是市场门槛高了而已。虽然从事Java的人越来越多,但绝大部分都为底层技术人员,中高端人才非常少,而底层能够真正干活的人也太少,所以企业的用人标准也比市场最初那几年要严格的多,而且中高端技术人才是行业的断层。
如果你因为找不到工作而四处说Java市场饱和了,那只能证明是你个人出了问题。因为你的能力还达不到企业招聘的要求,而不是这门技术出现问题。有四处抱怨的功夫,还不如抽时间提高一下个人能力。换而言之,于个人而言,只你足够优秀,还需要担心饱和的问题吗?
Java未来会不会饱和?
首先,虽然Java人才越来越多,但是人才缺口也是很大的,我国对Java工程师的需求是所有软件工程师当中需求大的,达到全部需求量的60%-70%,所以Java市场在短时间内不可能饱和。
其次,Java市场不断变化,人才需求也会不断增加。马云说过,未来的制造业要的不是石油,最大的能源应该是数据。不管你是上网购物,还是手机浏览咨询,甚至是政府机构,大型跨国集团系统,银行,背后的庞大的数据处理都是由Java来完成,也正是由于其简单性、可移植性、安全性、动态性等特点,Java成为了服务器端的顶梁柱,保护着网站的一方安全。
几乎90%以上的大中型互联网应用系统在服务器端开发首选Java,据2017年不完全统计全球有25亿Java服务在运行,450多万JavaEE开发者活跃在地球的每个角落。Java在编程世界的地位绝对不容小觑。
而且随社会的脚步的不断发展,Java技术在不断的与时俱进,这也是Java一直长盛不衰的原因之一。从市场需求量来讲,软件开发人员的数量还是跟不上软件需求的发展,而且随着现在比较火的人工智能、大数据hadoop,都是基于Java语言实现的。所以后期对程序员的需求量还是会进一步扩大,也意味着必将需要更多的研发人员投入。
再次,语言都是互通的,编程语言也不例外,有了一门语言的编程基础,再去学习一门新的语言也不会太困难,退一万步,如果有一天Java语言被淘汰了,你也可以很容易的转向到其他语言。每个语言都有一个高速发展的风口,如今Java大数据的风口已经来了,你还要错过吗?倒不如抓住这个机会,给自己的人生来次转型升级。
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1. oracle视频教程,学习软件工程和软件开发怎么入门?
写在开始之前:应该学习哪种语言,我觉得应该根据你的工作需要或者说你的发展方向而定。基本上两大类吧:C/C++和Java。比如,如果你要做企业级应用的你应该学习Java和C#;如果你想做嵌入式,那么应该学好C语言;其他情况下,在你不知道要做什么之前你可以选择学习C/C++。学会这两大类中的一类,对于你学习其他语言都将是比较轻松,包括脚本语言,动态语言…… 1、我的入门是从学习C语言开始的(其实课程是C++),这是我们学校的公共课,我上课比较认真(虽然老师讲得很差,而且一段时间后,我就发现自己的基础掌握比她好,当然理解深度没她好),因此,我认为对于完全没有基础的人而言,听别人讲比较容易入门。当时的教材是学校自己编的,挺烂的。 建议一(以C/C++为例),对于刚想进入编程的人(就是从来都没有接触过编程的人),最好是听课的方式(自己看的话估计要很慢,而且很痛苦),可以找视频或者培训等。C语言推荐入门教材:谭浩强的C语言,最新版是第三版,不过第二版应该也可以了(蓝色的)。说明一下:坚决不同意直接看K&R的《The C programming language》,这本书绝对不是初学者可以看懂的,里面讲语法的并不多,语法都是合在程序里面讲。不过这本书非常好,入门以后一定要看的一本书。 当然可以从C++直接入门,C++之父强烈推荐从C++直接入手。C++推荐入门教材:钱能的C++(红色的,清华大学出版),这本书第一版不是ISO C++,不过比较经典,作者现在也出了第二版了,第二版好像不是太好。国外的最好的入门教材据说是:《Acclerated C++》作者是Koenig和Moo夫妇,非常厉害。他们的著作还有《c陷阱与缺陷》《c++沉思录》。《Acclerated C++》这本入门的书我没有看过,我觉得还是先找本国内的书好好看,看的差不多了,国外的经典书籍随便看就会觉得很有味道,否则你可能会很受打击。 入门的书至少要看两三遍(要彻底理解哦 ):)。如果是C++,我建议后面类的部分至少要理解三到五遍。说明一下,c++模板的部分可以先不用看,如果有兴趣的话,等把c++学的差不多了,我觉得可以把模板、STL、泛型编程结合起来学习,这个又是一个很大的工作量了,又得下很大的功夫。所以说,C++博大精深啊。 建议二、学习过程中要结合简单的算法,像冒泡还有类似c语言程序百例这样的小例子做做;更进一步应该做点大一点的项目,最好是控制台程序。或者你已经着手学习win32、MFC或linux,你也可以结合平台做点小的项目。 2、第一阶段是最苦的,接下来相对就知道应该怎么去学习了。这时候假设你已经有了扎实的c++基础。这是你可以选择也应该选择发展方向了,做企业级应用,还是系统开发,嵌入式设计或者游戏开发…… 那时我其实并没有考虑那么多,因为我不是学计算机的,因此我就把参加一些计算机之类的考试当作学习目标。我当时其实C++语言基础已经很不错了,但是上机实践很少(那时我没有电脑),因此参加省计算机二级,全国计算机三级和全国计算机四级考试,结果上机都没有通过。我很郁闷,二级的时候是我不知道怎么样进那个DOS界面把题目调出来,三级的时候是很快就编好了,也通过运行了,可是成绩出来却不及格,四级的时候是编好了,可能是我那题目比较难,好像用了两次循环,结果那破机器竟然承受不了。后来一乱就毁了(当然主要是上机太少了)。不过我那些上机都没有去补考。二级和三级的时候是自恃水平已经远远超过考试要求了(^_^,见笑了,可能是因为等级考试还是比较简单的),四级的时候则因为自己已经通过高级程序员考试,觉得补考上机好像没必要。(我高程和四级都是在2003年考的)。 建议三:定位学习方向(见附录一)并好好学习计算机基础知识。在你还不确定学习方向,或者你还在大学本科期间,那么我认为应该先把计算机的基础知识好好学习一下。我认为计算机必学的基础课程而且要精学——首先是数据结构,其次是操作系统、软件工程,数据库。这四门课不管你将来想从事哪个方向的基本上都会用到。当然,有时间的话,其他基础课都是应该掌握的,离散数学、组成原理、体系结构、网络、编译原理甚至跨学科的。方向是很重要的,因为知识其实是无限的,一个小小的领域就够你研究很久了。本科生可能还没有什么方向的感觉,但是到了研究生你一定要清楚自己到底想要做什么,要往哪个方面发展,不要盲目学,瞎学乱学,否则最后可能看似什么都会,其实什么都不会。 我也曾经学习过Java一段时间,这篇文章既然是谈编程语言的入门学习,我也简单说一说。因为有了比较C++扎实的语言基础,所以Java学起来比较轻松。我先找了国内一本薄薄的教材很快看了一遍(几乎都理解,但是只看了一遍),空闲的时间配合清华张孝详老师的java视频。以后其实才算我真正要开始入门JAVA的学习,我用了是《core java》中文第六版(本来想用候捷翻译的第二版的《Thinking in Java》,发现被同学弄丢了),这本书我差不多用了20天才把里面的知识都搞懂,当然包括程序风格的模拟,最重要的时我把有关GUI编程的那三章里面的程序例子几乎可以默写出来(当然,那是因为我理解了,其实这样就变成了我的知识了),里面的API我也记得差不多了。(说明:Java里面的GUI编程没什么用处了,建议大家先跳过,GUI不是Java的长处,如果以后需要的话再查手册或者再记忆学习)。 其实学习了C++以后,学习Java是比较容易了,但是建议不要两种都学啦,他们的用途是不一样的,你应该熟悉其中一种,更重要的是熟悉其应用领域所需要的专业知识甚至平台,以及使用他们的企业,有创业计划的还应该考虑一下他们的应用领域,最重要的是思考他们的潜在的应用领域。 对于初级的学习就讲到这里,接下去的学习其实都是高级部分,先不介绍了,因为:一、我自己都还没有学懂,这里乱吹会误人子弟。 二、高级东西的学习很多,有很多选择,又需要很多繁琐的知识,可能也一下子没办法讲清楚。
2. oracle怎样向clob类型中添加数据?
1、插入记录,EMPTY_CLOB(),初始化字段。2、获取CLOB字段指针,select into for update 或者利用insert 语句的return 选项获取。3、加载数据,dbms_lob.WRITEAPPEND
3. 如何编程序?
软件工程在过去的几十年里发展的越来越好,人工智能的开创性研究和物联网的发展为软件开发行业提供了大量有前景的工作机会。
但是编程技术日新月异,常会给程序员带来深深的危机感,很可能程序员正在使用的某种编程语言未来几年内就被淘汰了。
所幸,TIOBE从2001年起就一直在推出编程语言流行度排行榜,根据全球范围内高级程序员的人数和第三方供应商的数量统计出排名数据,排行班以每月一次的频率更新。
下面是一张TIOBE根据2017年4月的研究数据制作的表格,一起来看看TIOBE榜上2017年最受欢迎的编程语言有哪些吧:
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JAVA
2016年和2017年连续两年Java语言受欢迎程度都是第一名。
Java目前由Oracle公司维护,有着全球最大的开发者专业社群。据Oracle公司称,Java语言目前有900万名开发者在使用。
作为一种开放的技术,Java具有卓越的通用性和平台移植性。此外,它还是Android移动操作系统背后最主要的编程语言。这些因素也许都是其受到广泛欢迎的原因。
2
C语言
C语言曾在2015年3月被TIOBE排名为世界上最流行的语言,它也一直是最流行的两种编程语言之一。
C语言是C 的前任,是功能减少的简化版本,这使其得以在内存有限的大量硬件设备中运行,如嵌入式硬件设备,以及在性能关键型的场景中运行,如处理大量的数据或处理音频和视频流时。
最受欢迎的操作系统Linux的内核就是用C编写的。
3
C
C 是一种使用非常广泛的计算机编程语言。
它支持过程化程序设计、数据抽象、面向对象程序设计、泛型程序设计等多种程序设计风格,是很多常用的桌面应用程序编程时的主要选择。
此外它还是设备驱动程序、游戏引擎、音频/图像处理工具、嵌入式软件等等的首选。
4
C#
C#是微软公司在2000年6月发布的面向对象的编程语言。它使得程序员可以快速地编写各种基于MICROSOFT .NET平台的应用程序。
C#面向对象的卓越设计,使它被广泛的应用于微软驱动工具、桌面应用、和Windows操作系统组件。
无论是高级的商业对象还是系统级的应用程序,使用简单的C#语言结构,就可以使这些组件方便的转化为XML网络服务,从而使它们可以由任何语言在任何操作系统上通过INTERNET进行调用。
最重要的是,C#使得C 程序员可以高效的开发程序,而绝不损失C/C 原有的强大的功能。因为这种继承关系,C#与C/C 具有极大的相似性,熟悉类似语言的开发者可以很快的转向C#。
5
Python
Python是一种在不同的场景下通用的嵌入式脚本语言,
是许多web框架的坚实基础,也是自动化任务(包括3 D软件应用程序)的首选,可以用来完成桌面工具的编程和数据计算的活动。
Python的灵活性使得它可以对各种操作系统构建应用程序,包括Android。
6
Go语言-增长最快
Go是2007年由谷歌开发的一种编程语言,设计初衷是为了构建简单、快速、可靠的应用程序。
其母公司谷歌旗下的部分产品已经开始使用Go语言来编写。由于开放源码,所以Go语言开源社区已经聚集了大量的贡献者。使用Go编译的程序可以媲美C或C 代码的速度,而且更加安全和支持并行进程。有来自Google的支持、活跃的社区、再加上语言学习难度低,上手快,也许正是这些因素使得Go语言的热度攀升,越来越受到开发者的欢迎。
为了了解整个编程行业的趋势,我们取12个月排名的平均值得到了如下图的Top 10编程语言排行榜长期走势,从表格中可以看到2002年到2017年期间,Java、C、C 一直热度未减,并且Java、C语言一直保持着最受欢迎的编程语言前两名。
值得注意的是
TIOBE排行榜仅仅反映的是编程语言的热门程度,并不代表哪种语言最好,或者哪种是已经被写成代码最多的语言。程序员除了能了解世界范围内开发语言的走势,更重要的是可以根据这类排行榜指数来检阅自己的编程技能是否跟上了趋势,或是否有必要作出战略改变,以及什么编程语言是应该及时掌握的。
4. 大数据有哪些技术呢?
您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别,在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?
这些是处理数据时必须采取的第一步,因此这是一个不错的起点,特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!
“数据”是一个广义术语,可以指“原始事实”,“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上,让我们在进入细节之前将它们分开。
我们收集原始数据,然后进行处理以获得有意义的信息。
好吧,将它们分开很容易!
现在,让我们进入细节!
原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”,这是我们要做的第一件事。
什么是原始数据?
我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法,则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。
传统数据是大多数人习惯的数据。例如,“订单管理”可帮助您跟踪销售,购买,电子商务和工作订单。
但是,大数据则是另外一回事了。
顾名思义,“大数据”是为超大数据保留的术语。
您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景,大数据的价值,您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…
但是,以下是您必须记住的最重要的标准:
体积
大数据需要大量的存储空间,通常在许多计算机之间分布。其大小以TB,PB甚至EB为单位
品种
在这里,我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像,音频文件,移动数据等。
速度
在处理大数据时,目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?
答案是:在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。
作为最大的在线社区之一,“ Facebook”会跟踪其用户的姓名,个人数据,照片,视频,录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户,其服务器上存储的数据量巨大。
让我们以“金融交易数据”为例。
当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集,需要大量内存,磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。
传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题,因此在进行其他任何操作之前,您都必须对其进行处理。
如何处理原始数据?
让我们将原始数据变成美丽的东西!
在收集到足够的原始 数据之后,要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作,会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。
我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...
数据预处理
那么,“数据预处理”的目的是什么?
它试图解决数据收集中可能出现的问题。
例如,在您收集的某些客户数据中,您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前,您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!
让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?
类标签
这涉及将数据点标记为正确的数据类型,换句话说,按类别排列数据。
我们将传统数据分为两类:
一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量,那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如,您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。
另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如,一个人的职业。请记住,数据点仍然可以是数字,而不是数字。他们的出生日期是一个数字,您不能直接操纵它来给您更多的信息。
考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)
我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。
注意第一列,它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着,即使它们是数字,它们也没有数值,并且是分类数据。
现在,专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息,因此,它们是数字数据。
我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。
*这是我们在课程Python课程中使用的内容。
您在此处看到的数据集中,有一列包含观察日期,被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。
当您使用大数据时,事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外,您还有更多的选择,例如:
文字数据
数字图像数据
数字视频数据
和数字音频数据
数据清理
也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。
数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集,并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下,您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!
大数据具有更多数据类型,并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。
缺失值
“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是,客户会给您他的名字和职业,而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?
您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?
无论哪种最佳解决方案,都必须先清理数据并处理缺失值,然后才能进一步处理数据。
处理传统数据的技术
让我们进入处理传统数据的两种常用技术。
平衡
想象一下,您已经编制了一份调查表,以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是,当您完成数据收集后,您会发现80%的受访者是女性,而只有20%是男性。
在这种情况下,您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如,从每个组中抽取相等数量的受访者,则该比率为50/50。
数据改组
从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。
但是如何避免产生错觉呢?
好吧,这是一个详细的过程,但概括地说,混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值,则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗,那么可以肯定的是,当我连续输入100个条目时,它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。
处理大数据的技术
让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。
文本数据挖掘
想想以数字格式存储的大量文本。嗯,正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如,您可能有一个数据库,该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少,则可以轻松找到所需的信息。通常,尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文,博客文章,在线平台,私有excel文件等的信息。
这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说,就是“大数据”。
这不是一件容易的事,这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。
数据屏蔽
如果您想维持可靠的业务或政府活动,则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时,您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术,以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。
像数据改组一样,“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据,并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。
完成数据处理后,您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。
https://www.toutiao.com/i6820650243210609166/
5. java自学容易吗?
很高兴回答你的问题
经验学任何东西,初入门都会有一定难度,其实这没什么,每个人都遇到这道坎的。
我的经验,学任何东西,难并不可怕,难的是畏惧
1、 首先自己要有信心啃下来
2、 其次学习讲究一个学习方法,都是有捷径可以走的
3、再次就是要深入,成为一个领域的专家非一朝一夕,需要一直努力前行。
java学习顺序先从java基础看起,重点是java类型,网路编程,集合,并发,socket等。再去学习servlet,javabean,mvc。学习数据库知识,oracle,mysql,sqlserver等的语法知识。接触jsp,js,jquery,vue,react等前端框架。学习spring,springmvc,hibernagt,mybatis等框架知识。了解非关系型数据库,redis,mongodb等。有时间可以学习下什么是SOA,springboot,微服务(springcloud,springcloud alibaba)。总结上面就是我学习java的一些经验,所谓好不好学,关键还是要看自己的坚持,所谓功夫不负有心人,相信自己。
6. datagear使用教程?
Datagear 是一款数据分析工具,以下是 Datagear 使用教程:
1. 下载安装 Datagear:可以从官方网站下载 Datagear 安装程序,并按照提示安装程序。
2. 连接数据库:在 Datagear 中添加数据库,可以连接各种关系型数据库,如 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 等。需要输入数据库的用户名、密码、主机名、端口和数据库名等信息,然后点击“测试连接”按钮,确保连接正常。
3. 编写 SQL 查询语句:在 Datagear 中,可以输入 SQL 查询语句,然后执行该语句获取所需的数据。在 SQL 编辑器中输入查询语句,点击“执行”按钮,即可获取查询结果。
4. 数据可视化:在 Datagear 中,支持对查询结果数据进行可视化展示。在查询结果中,可以选择需要展示的数据列,然后选择图表类型(如柱状图、折线图、饼状图等),进行数据可视化展示。
5. 保存报表:在数据分析完后,可以将数据分析报表保存到文件或者直接分享给别人。在 Datagear 中,可以将报表导出为 PDF 或 HTML 格式,也可以直接分享到社交媒体中。
以上就是 Datagear 使用教程的主要步骤,根据实际需要进行具体操作。
7. JAVA已经呈饱和趋势了吗?
年年都传Java已经饱和,可年年还有大量企业在招Java程序员。年年都有人在抱怨一个岗位N多个程序员在竞争能力,可还有很多人奋不顾的投身于Java编程事业中。
到底Java是不是真饱和了?给你详细分析分析!
在我刚开始学Java的时候,身边就有很多人劝我,说学计算机的人太多了,到时候会找不到工作。可现实是这样嘛?NO,我不仅找到工作,而且还是份很不错的工作。所以,工作还是能找到,就看你个人能力如何,给自己一个什么样的定位。
这几年我也见过形形色色各种奇葩的程序员,说句实在话,现在Java程序员虽然多,但大部分人不愿意动脑子,亘古不变的按着原有的方式方法去编程开发。这还算好的,更有甚者,还有很多程序员每天流于拿来主义和伸手主义,明明可以自己度娘一下,却也懒得伸手。更夸张的,有的程序员连基本工具也不会用,看个源码也弄不明白。试问这样的程序员,哪个公司敢招,谁人敢用,不辞你还要养着嘛,大锅饭的时代已经过去了,现在用人机制都是能者上,庸者下,平者让。
如果还有人怀疑Java到底是不是饱和了,你随便前程无忧,智联上搜索一下Java程序员的招聘需求,那个数据是绝对不会骗人的,相信很快你也能知道答案。另外,技术的热门与否从图书和IT市场也可以了解相关信息。
难道Java已经落后了吗?
开玩笑,没听说哪门落后的编程语言,可以在一年之中,牢牢霸占编程语言排行榜的榜首。要知道,Java可是业内公认的编程语言流行榜单,一个月更新一次。所以不需要怀疑,Java当下非但不落后,并且是特别流行的编程语言。
那么为什么还有好多人在说Java程序员已经饱和了呢?
千锋武汉Java培训小编提醒大家仔细看好了,现在不是市场饱和了,而是市场门槛高了而已。虽然从事Java的人越来越多,但绝大部分都为底层技术人员,中高端人才非常少,而底层能够真正干活的人也太少,所以企业的用人标准也比市场最初那几年要严格的多,而且中高端技术人才是行业的断层。
如果你因为找不到工作而四处说Java市场饱和了,那只能证明是你个人出了问题。因为你的能力还达不到企业招聘的要求,而不是这门技术出现问题。有四处抱怨的功夫,还不如抽时间提高一下个人能力。换而言之,于个人而言,只你足够优秀,还需要担心饱和的问题吗?
Java未来会不会饱和?
首先,虽然Java人才越来越多,但是人才缺口也是很大的,我国对Java工程师的需求是所有软件工程师当中需求大的,达到全部需求量的60%-70%,所以Java市场在短时间内不可能饱和。
其次,Java市场不断变化,人才需求也会不断增加。马云说过,未来的制造业要的不是石油,最大的能源应该是数据。不管你是上网购物,还是手机浏览咨询,甚至是政府机构,大型跨国集团系统,银行,背后的庞大的数据处理都是由Java来完成,也正是由于其简单性、可移植性、安全性、动态性等特点,Java成为了服务器端的顶梁柱,保护着网站的一方安全。
几乎90%以上的大中型互联网应用系统在服务器端开发首选Java,据2017年不完全统计全球有25亿Java服务在运行,450多万JavaEE开发者活跃在地球的每个角落。Java在编程世界的地位绝对不容小觑。
而且随社会的脚步的不断发展,Java技术在不断的与时俱进,这也是Java一直长盛不衰的原因之一。从市场需求量来讲,软件开发人员的数量还是跟不上软件需求的发展,而且随着现在比较火的人工智能、大数据hadoop,都是基于Java语言实现的。所以后期对程序员的需求量还是会进一步扩大,也意味着必将需要更多的研发人员投入。
再次,语言都是互通的,编程语言也不例外,有了一门语言的编程基础,再去学习一门新的语言也不会太困难,退一万步,如果有一天Java语言被淘汰了,你也可以很容易的转向到其他语言。每个语言都有一个高速发展的风口,如今Java大数据的风口已经来了,你还要错过吗?倒不如抓住这个机会,给自己的人生来次转型升级。
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