北京java软件开发培训

北京java软件开发培训相关知识

• 分享ISTQB培训体验

  先介绍一些背景资料ISTQB (International Software Testing Qualification Board) 国际测试资质认证委员会是国际唯一全面权威的软件测试资质认证机构。周震漪：CSTQB(Chinese Software Testing Qualification Board)专家组组长，曾在同济大学任教，随后在德国埃尔兰根大学进修计算机工程。主要研究领域：软件测试过程改进 11月底，我参加了北京领测国际举办的周震漪老师在北京做的ISTQB为期四天的软件测试培训。入职以来，第一次有机会参加外部的技术培训，而且是国际化的，我翘首期盼了两个季节，热情满满，即便是冬天的中关村，我也欣喜前往。 课程开始之前，我期待又紧张，因为自己不懂技术，害怕是听天书。课程以后，讲师纠正了我的说法，虽然对我来说确有“天书”内容。老师介绍完自己就用了短短时间快速了解了学员的技术背景和当前状态，说了解大家的基础以便于更好调整课程。很专业的讲师，我的第一感觉。对我这样非工科背景，他表示
• 如何看待IT培训 培训出来后如何发展

  给新人一些建议，刚好我也一直被问到这个话题，今天就凑个热闹，一吐为快吧。如何通过自学找到一份开发的工作）。那时候老赵在园子里风头正茂，他的博客上醒目的写着：坚定的北大青鸟反对者，强烈愤慨恶劣的培训机构……所以，找工作的时候留了个神，绝口不提自己参加培训班的经历，“都是自学的！有兴趣，特喜欢，买书看视频……”然后面试官就频频点头。没事的时候我就瞎琢磨，凭啥自学的就比培训的强呢？我觉得，是这么个道理：假设大家现目前水平都一样，你是参加培训的，我是自学的。那么，至少，我证明了我的自学能力。相当于你是温室里的花朵，我是风雨中的铿锵玫瑰；同一段路，你是别人扶着走过来的，我是自个儿摸爬滚打一路摔打过来的，这当然还是不一样的。野生程序员：优先招聘。至于那些说培训机构编造简历拉低门槛啥的，恕我直言，脑残而已。作为面试官，编造的简历你都看不穿，面试者的水平你都测不准，你面试个毛线啊！ 回到这个问题：转行IT，该自学，还是该参加培训？我觉得，能自学，当然自学；但自学起来有困难，你不参加培训咋办呢？有些同学“千万不要去
• Java Meetup 来北京了。你来么？

  在互联网、云计算、物联网高速发展的今天，Java以其良好的安全性、开放性、稳定性、跨平台性等特性，始终保持着领先地位。阿里巴巴和国内很多公司一起，积极主动得参与Java生态的建设，贡献了许多优秀的开源项目。通过不断的交流，学习和实践，国内Java社区在项目实践，性能优化，工具支持等各方面都积累了丰富的经验。国内Java社区也涌现了一大批有影响力的项目和个人。为了促进国内Java社区更好得发展，让开发者能够了解到最前沿的Java动态，学习最新的Java技术, 阿里巴巴系统软件事业部携手掘金诚挚地邀请您参加2018年8月11日在北京举办的”面向未来的Java新技术” – 阿里巴巴 Java Meetup。本次活动中，您将和国内众多的Java技术专家进行面对面的交流，亲身体会令人激动的Java新特性，了解国内Java社区最新的实践成果。时间：2018年8月11日 13:30 – 17:30地点：北京市海淀区银丰大厦三楼纳什空间议题介绍敖琪 龙芯中科 JVM 团队负责人敖琪，龙芯JVM团队负责人，主要负责
• 为什么都瞧不起培训班出来的程序员？

  来源：CSDN程序人生培训机构出来的程序员怎么了？不怎么，就是容易招偏见！某培训机构毕业的程序员大雄，和同班同学，一起伪造学历和经验，被HR发现后，全部被开除了。而我在北京某大型培训机构（以下简称“五洲”，当然这个只是一个代称，事实上没有这个机构名称）工作的15个月，亲眼见证了，一个个高中生甚至初中生，如何经过12个月的培训，“速成”为月薪N万的西二旗码农。              培训机构生源哪里来？五洲的招生老师，分布在山西河北江苏东北等十几个省份。他们的重点招生对象，是初中高中里不爱学习、不想考大学的差生（原谅我此处比较粗暴），而这时一个学习一年、就可以月薪一万的培训机构，对于差生和差生的父母们，绝对是莫大的福音。我的亲妹妹，就是这样在初三上了半学期时，被招来的。另一种生源，是高考落榜生，对于五洲来说，这也是质量较好的一种生源，因为他们起码本身还有一些学习动力。2011年春节回家，我在火车看书，对坐姑娘（后来知道叫小雅）

北京java软件开发培训相关课程

• 混合开发入门 Vue结合Android/iOS开发仿京东项目App 本课程融合Vue、Android等流行的前端和移动端技术，混合开发经典电商APP——京东。课程将复杂功能与知识点完美融合，带你真实感受到明星级产品开发的全过程。除此之外，还有一流用户体验和优秀交互设计等你一探究竟，拓宽开发眼界。

  讲师：Sunday 初级 995人正在学习

• 笑傲Java面试 剖析大厂高频面试真题 秒变offer收割机 你是否正打算跳槽找工作? 希望拿到高薪? 获得心仪的Offer?那么，这门课将是你得不二之选！课程中，前阿里P8【求老仙】将结合多年面试官经验，深度剖析Java核心技能，多角度解读经典大厂面试真题，更有内功专项提升指导，改善面试思维，让你秒变offer收割机！

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• 仿阿里系优酷网-企业级Go改造PHP项目踩坑避坑指北 本课以 “优酷网”为蓝本 ，基于PHP构建“慕优酷网”， 后进行Go改造。从1到N的Go改造踩坑避坑点，掌握三大性能利器：Redis、RabbitMQ、Elasticsearch。还原真实项目架构演进、代码重构迭代过程。

  讲师：下雨le 中级 305人正在学习

北京java软件开发培训相关教程

• 2.8 参考文献 参考文献部分是尾注的汇总。正文某处[^1]正文某处[^2]正文某处[^3]# 参考 文献[^1]: XXX，图书管理系统设计。北京：北京大学出版社，2008。[^2]: XXX，师生管理系统设计。北京：清华大学出版社，2009。[^3]: XXX，软件工程（三）。北京：邮电大学出版社，2019。其渲染效果如下：
• 3.4 发送 markdown 信息 from dingtalkchatbot.chatbot import DingtalkChatbotwebhook = "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=c01697dd3c97efecd727491693a2ead2d668e8c5dabeb0c3604f545821fc72b7"xiaoq = DingtalkChatbot(webhook)xiaoq.send_markdown(title='监测预警', text='#### 北京天气\n' '> 9度，西北风1级\n' '> 空气良89\n' '> 相对温度73%\n', is_at_all=True)代码解释：通过 send_markdown () 方法发送 markdown 语法的信息，其中 title 为标题内容，text 为正文内容。执行完成后，效果如下图所示。
• 2. 什么是 Web 开发框架 其实框架这个词并不是 Web 开发领域所首创，他最早出现在软件开发行业中，一开始 “框架” 是这样被定义的：框架是一种提供了可重用的公共结构的技术，为构建新的应用程序提供了极大的便利。例如：在桌面应用程序开发的领域，微软公司的 Visual Studio C++ 为应用程序生成框架，基于 VC++ 应用程序框架可以大大地提升桌面程序的开发效率。而随着 Web 开发项目的复杂度的日益提升，软件开发中的框架技术被引入到 Web 开发领域。Web 开发框架是用于进行 Web 开发的一套软件架构，Web 框架为 Web 应用程序提供了基础的功能。开发人员在 Web 框架的基础上实现自己的业务逻辑，基于 Web 框架开发应用，开发人员只需要专注应用的业务逻辑，非业务逻辑的基础功能则由框架提供，从而提升开发效率。
• 3.2 推荐的软件包 在我们的开发中有些软件工具包是必装的或者是推荐安装的，我们就按标签页介绍下常推荐安装的软件包。在 SDK Tools 标签中的以下工具是最常用的：Android SDK Build-Tools：必需。包含用于构建 Android 应用的工具；Android SDK Platform-Tools：必需。包含 Android 平台所需的各种工具，包括 adb 工具；Android SDK Tools：必需。包括 ProGuard 等基本工具；Android Emulator：推荐。基于 QEMU 的设备模拟工具，可用于在实际的 Android 运行时环境中调试和测试应用。在 SDK Platforms 标签页下，我们必须安装至少一个版本的 Android 平台。Android SDK Platform：必需。我们的开发环境中必须至少有一个平台，这样才能编译应用。为了在最新设备上提供最佳用户体验，请使用最新版本的平台作为编译目标。我们的应用仍然可以在旧版系统上运行，但我们必须以最新版本为目标编译应用，以便在安装最新版 Android 的设备上运行应用时能够使用新功能；Intel 或 ARM 系统映像：推荐。运行 Android 模拟器需要系统映像。每个版本的平台均包含受支持的系统映像。我们也可以之后在从 AVD 管理器创建 Android 虚拟设备 (AVD) 时下载系统映像。根据开发计算机的处理器选择 Intel 或 ARM。以上列表并不详尽，只是显示了官方的软件包，我们还可以添加其他网站，以便从第三方网站下载更多软件包。
• 3.1 concat () 函数 对于多个数据集的合并操作，concat () 函数提供了丰富的设置参数，满足我们灵活的合并需要，这里我们列举几个常用的参数进行详细讲解。pd.concat(objs, axis='0', join:'outer', ignore_index: 'False', keys='None', levels='None', names='None', verify_integrity: 'False', sort: 'False', copy:'True') 参数名说明 objs 要合并的数据列表，可以是 Series、 DataFrameaxis 合并的方向，axis=0 纵向合并 (默认)，axis=1 横向合并 join 数据合并的方式，包含 inner 和 outer 两种，默认是 outerignore_index 忽略合并方向上轴的索引值，从 0 开始重新进行索引值排序，默认为 ignore_index=False下面我们通过代码程序进行详细学习这些参数的使用。1. axis 参数该参数用于设置数据合并的方向。# data_03，data_04，data_05 是上面从三个excel表中解析出的数据集# concat 函数，axis=0 是纵向上按行合并。data_res=pd.concat([data_03,data_04,data_05],axis=0)print(data_res)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 月平均销售数量 主要销售区域 月份 发行地点0 java 1995年 45.6 NaN NaN NaN NaN1 python 1991年 67.0 NaN NaN NaN NaN2 C 1972年 33.9 NaN NaN NaN NaN3 js 1995年 59.5 NaN NaN NaN NaN4 php 2012年 69.9 NaN NaN NaN NaN5 C++ 1983年 75.0 NaN NaN NaN NaN0 NaN 1995年 NaN 134.0 成都 NaN NaN1 NaN 2006年 NaN 231.0 北京 NaN NaN2 NaN 1972年 NaN 67.0 天津 NaN NaN0 NaN 1995年 NaN NaN NaN 12.0 广州1 NaN 2006年 NaN NaN NaN 2.0 上海2 NaN 1972年 NaN NaN NaN 4.0 南京3 NaN 2017年 NaN NaN NaN 5.0 北京# 输出解析：通过设置 axis=0 在纵向上合并数据，总的行数据量是3个数据集的总和，扩充了行数据。# concat 函数，axis=1 设置在横向上合并。data_res=pd.concat([data_03,data_04,data_05],axis=1)print(data_res)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 推出时间 月平均销售数量 主要销售区域 推出时间 月份 发行地点0 java 1995年 45.6 1995年 134.0 成都 1995年 12.0 广州1 python 1991年 67.0 2006年 231.0 北京 2006年 2.0 上海2 C 1972年 33.9 1972年 67.0 天津 1972年 4.0 南京3 js 1995年 59.5 NaN NaN NaN 2017年 5.0 北京4 php 2012年 69.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN5 C++ 1983年 75.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN# 输出解析：通过设置 axis=1 在横向上合并数据，总的列数据量是3个数据集的总和，扩充了列数据。2. join 参数该参数设置数据集合并的方式，有两个值：inner：数据集之间的交集，行合并时取列索引值的相同的数据，列合并时取行索引值相同的数据；outer：取数据集之间的并集，没有数据的用 NaN 进行填充，默认是这种合并方式。# data_03，data_04，data_05 是上面从三个excel表中解析出的数据集# concat 函数，axis=1,join="outer" 设置合并的方式。data_res=pd.concat([data_03,data_04,data_05],axis=1,join="outer")print(data_res)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 推出时间 月平均销售数量 主要销售区域 推出时间 月份 发行地点0 java 1995年 45.6 1995年 134.0 成都 1995年 12.0 广州1 python 1991年 67.0 2006年 231.0 北京 2006年 2.0 上海2 C 1972年 33.9 1972年 67.0 天津 1972年 4.0 南京3 js 1995年 59.5 NaN NaN NaN 2017年 5.0 北京4 php 2012年 69.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN5 C++ 1983年 75.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN# 输出解析：这里设置在横向上合并列数据，合并方式为 outer ，所以将所有数据集的行索引取了并集，data_03 的行索引值为0-5，data_04 的行索引值为0-2，data_5 的行索引值为0-3，他们的并集就是 data_03 的从0到5，对于 data_04 和 data_05 在对应的行索引上不存在数据的，则以 NaN 进行填充。# concat 函数，axis=0,join="outer" 设置合并的方式。data_res=pd.concat([data_03,data_04,data_05],axis=0,join="outer")print(data_res)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 月平均销售数量 主要销售区域 月份 发行地点0 java 1995年 45.6 NaN NaN NaN NaN1 python 1991年 67.0 NaN NaN NaN NaN2 C 1972年 33.9 NaN NaN NaN NaN3 js 1995年 59.5 NaN NaN NaN NaN4 php 2012年 69.9 NaN NaN NaN NaN5 C++ 1983年 75.0 NaN NaN NaN NaN0 NaN 1995年 NaN 134.0 成都 NaN NaN1 NaN 2006年 NaN 231.0 北京 NaN NaN2 NaN 1972年 NaN 67.0 天津 NaN NaN0 NaN 1995年 NaN NaN NaN 12.0 广州1 NaN 2006年 NaN NaN NaN 2.0 上海2 NaN 1972年 NaN NaN NaN 4.0 南京3 NaN 2017年 NaN NaN NaN 5.0 北京# 输出解析： 这里设置了在纵向上的行合并，合并方式为 outer，在列索引上取了并集，为{“编程语言”，“推出时间”，“价格”，“月平均销售数量”，“主要销售区域”，“月份”，“发行地点”}，合并行中如果不存在对应列的数据，则以 NaN 进行填充。# concat 函数，axis=1,join="inner" 设置合并的方式。data_res=pd.concat([data_03,data_04,data_05],axis=1,join="inner")print(data_res)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 推出时间 月平均销售数量 主要销售区域 推出时间 月份 发行地点0 java 1995年 45.6 1995年 134 成都 1995年 12 广州1 python 1991年 67.0 2006年 231 北京 2006年 2 上海2 C 1972年 33.9 1972年 67 天津 1972年 4 南京# 输出解析：这里设置了在横向上合并列数据，合并方式为 inner ，在行索引值中去交集，data_03 的行索引值为0-5，data_04 的行索引值为0-2，data_5 的行索引值为0-3，他们的交集也就是0到2，可以看到输出结果合并了列，取了三行数据。# concat 函数，axis=0,join="inner" 设置合并的方式。data_res=pd.concat([data_03,data_04,data_05],axis=0,join="inner")print(data_res)# --- 输出结果 --- 推出时间0 1995年1 1991年2 1972年3 1995年4 2012年5 1983年0 1995年1 2006年2 1972年0 1995年1 2006年2 1972年3 2017年# 输出解析：通过设置在行上进行数据合并，用的 inner 方式合并，在列的数据上，他们的交集只有“推出时间”，通过输出可以看到效果。通过上面的代码演示可以看到，因为 outer 取得是并集，合并结果中可能会出现 NaN 的填充数据，而 inner 取的是交集，合并数据结果集中不会出现 NaN 的缺失数据。3. ignore_index 参数该参数可以设置在合并方向上的索引值自动生成，从 0 开始的整数序列。# data_03，data_04，data_05 是上面从三个excel表中解析出的数据集# concat 函数，ignore_index 重新生成索引序列。data_res=pd.concat([data_03,data_04,data_05],axis=1,ignore_index=False)print(data_res)# --- 输出结果 ignore_index=False（默认的值）--- 编程语言 推出时间 价格 推出时间 月平均销售数量 主要销售区域 推出时间 月份 发行地点0 java 1995年 45.6 1995年 134.0 成都 1995年 12.0 广州1 python 1991年 67.0 2006年 231.0 北京 2006年 2.0 上海2 C 1972年 33.9 1972年 67.0 天津 1972年 4.0 南京3 js 1995年 59.5 NaN NaN NaN 2017年 5.0 北京4 php 2012年 69.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN5 C++ 1983年 75.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaNdata_res=pd.concat([data_03,data_04,data_05],axis=1,ignore_index=True)print(data_res)# --- 输出结果 ignore_index=True --- 0 1 2 3 4 5 6 7 80 java 1995年 45.6 1995年 134.0 成都 1995年 12.0 广州1 python 1991年 67.0 2006年 231.0 北京 2006年 2.0 上海2 C 1972年 33.9 1972年 67.0 天津 1972年 4.0 南京3 js 1995年 59.5 NaN NaN NaN 2017年 5.0 北京4 php 2012年 69.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN5 C++ 1983年 75.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 输出解析：这里通过 ignore_index 参数设置的对比，可以看到在列索引上的索引值的变化。
• 2. 开发工具 开发工具一般会分为两种，一种为 IDE (Integrated Development Environment - 集成开发环境)，另一种为编辑器（Editor）。IDE 为开发某一特定应用或者多种应用而制作的软件，提供了代码编辑器、调试工具等功能。普通的编辑器则更为轻量通用，仅提供文本编辑功能。适合本 Wiki 读者的主流 IDE 有 WebStorm、DreamWeaver。如果使用 DreamWeaver 建议选择较新版本，旧版已经无法满足现阶段的前端开发。编辑器则选择相对较多，有Visual Studio Code、Atom、Sublime、HBuilder、Vim等。上述编辑器含有插件、主题等功能，相对 IDE 更加轻量，配合插件也能提供调试、代码片段、代码提示等功能，满足日常开发需求。以下为提供部分编辑器和 IDE 的获取地址：编辑器Visual Studio CodeAtomSublimeHBuilderIDEWebStormDreamWeaver建议初学者选择编辑器进行开发，因为学习过程中的例子比较松散简单，IDE 更侧重项目级别的管理。据非官方数据了解，目前大部分前端开发者编辑器会选择 Visual Studio Code，IDE会选择 WebStorm。

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