北京java编程培训班

北京java编程培训班相关知识

• 为什么大多公司不要培训班培训出来的JAVA程序员？

  我先简单介绍一下自己，我的履历应该能让你想看下去。我16年年底培训结束，靠简历造假第一年拿了13k，第二年跳槽拿了20k。我毕业于一个985，文科。16年的时候发现真的太不喜欢文科了，我谋求理科方面的出路，想到了学编程，咨询了某培训机构，销售建议我学java。我自己去买了个java基础书，靠着自己网上搜资料，看书，加上装jdk用了三四天写了个计算质数的程序（当初肯定没有什么算法思路，直接除以比自己1/2小的数做出来的），我确认我是感兴趣而且有一点天赋的，就去报名java培训班了。报培训班的原因很简单，我对我的自学能力有自信，但完全不相信我的自制力。在培训班的前几个月因为觉得太简单学的并不认真，就在那个参差不齐的班里，我排名中等，有一些bug还需要同学解决。后来有一天突然想通了，发愤图强，毕业的时候，基本算是班里比较顶尖的水平。毕业了简历造假去了一家互联网小厂，如果小厂没出意外我甚至感觉有可能成一个小独角兽。进去的第一个月真的是非常难熬，你会发现培训机构里教的东西和实际生产的东西是脱钩的，比如16年培训机构教
• 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）
• 学习web前端报培训班好，还是网上买课自学好呢？

  先说说线下培训班吧，目前web前端培训这块没有任何一家的口碑是好的，由于培训机构现在太多，北京这样的城市至少有上万家web前端培训机构，有的线下培训机构可能只有两个老师，只要能招到学生，什么手段都用，他们最常见的手段就是“包就业”“推荐就业”，但这些承诺都是狗屎，等你培训完了之后就会知道了，工作都需要自己找，但是当时为了招生他们就会这么做。就目前来看，在web前端培训班出来的学生很多都找不到工作，能就业的基本也都是计算机相关专业的，因为他们之前学过编程，有了基础之后会简单一些。而从未接触过编程的人去培训，找不到工作的可能性非常大，现在公司都需要有工作经验的，在线下培训班培训四个月想要达到两年工作经验的水平这很难。这是目前市场的真实情况，所以我个人不建议去参加培训班。那想要web前端程序员应该怎么学习？这并不是说web前端现在就学不了，还是可以学的，就只能用时间来填补，记住小编一句话，技术不是短期培训出来的，而是在每天的学习中积累出来的。即使你去了培训班，你依旧还是自学。你可以去想一下，你高中不是也有数学老师
• JSP+Servlet培训班作业管理系统[7]

  从JSP+Servlet培训班作业管理系统[1]到JSP+Servlet培训班作业管理系统[6]，这个小小的培训班作业管理系统是如何设计、如何诞生的已经一步一步写出来了。 本篇对系统流程稍作梳理，从下一篇开始讲述内容变少，按功能开发过程粘贴代码就行了，需要注意的地方，猫哥会在注释中予以说明。 依然是根据当前项目结构图来做一个开发过程说明： 1，login.jsp负责登录 2，LoginServlet负责验证登录信息，验证成功后将登录用户信息和该用户的菜单信息放在Session作用域，同时跳转index.jsp 3，index.js

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• 14小时吃透Spring5新特性,重点讲解WebFlux响应式编程 随着 Spring的迭代升级，基于Spring 5的项目开发和改造需求爆发式增长。本课程通过基于Spring MVC和Spring WebFlux的服务实例对比学习，带大家了解Spring 5的新特性和类库升级时应注意的事项，掌握响应式编程范式并能够根据业务需求进行选型和开发。

  讲师：Zachry_Zhang 中级 144人正在学习

• Python3+TensorFlow打造人脸识别智能小程序 伴随着人工智能技术的发展，深度学习技术变得越来越热门，越来越多的人选择转行做深度学习算法工程师。本课程围绕人脸相关技术，展开多个模型的教学，涉及人脸检测、人脸匹配、人脸关键点定位等基础研究技术，最终搭建一个人脸智能小程序，完成整个项目的实战应用，最终可以达到算法工程师的初步要求。

  讲师：会写代码的好厨师 中级 929人正在学习

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• 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：
• 3.1 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. Java 多线程编程方法 由于本节会涉及到 Java 多线程编程，所以需要你能预先掌握 Java 多线程编程的方法。比如，线程的创建，线程的启动，线程之间的同步和线程之间的通信。在 Java 平台下，创建线程的方法有两种：第一，是创建一个用户自定义的线程类，然后继承 java.leng.Thread 类，同时要覆写它的 run 方法，调用它的 start 方法启动线程。例如：class MyThread extends Thread{ @Override public void run() { super.run(); }}new MyThread().start();第二，是创建一个任务类。首先，实现 Runnable 接口，并且重写它的 run 方法。然后，创建 java.leng.Thread 类的对象，同时将 Runnable 的实例通过 java.lang.Thread 的构造方法传入。最后，调用 java.lang.Thread 的 start 方法启动线程。例如：class MyTask implements Runnable{ @Override public void run() { }}new Thread(new MyTask()).start();
• 2. 程序框架 2.1 数据结构程序使用字典描述一个联系人，假设某个联系人的信息如下：姓名地址电话张三南京12306使用字典描述该联系人如下：>>> person = {'name': '张三', 'address': '南京', 'phone': '12306'}字典有三个键：name、address、phone对应的值分别为：张三、南京、12306程序将所有联系人信息存储在列表中，即通讯录是一个列表、列表的元素是字典。假设通讯录中有两个人，它们的信息如下所示：姓名地址电话张三南京12306李四王五10086使用列表描述通讯录如下：>>> zhangSan = {'name': '张三', 'address': '南京', 'phone': '12306'}>>> liSi = {'name': '李四', 'address': '北京', 'phone': '10086'}>>> persons = [zhangSan, liSi]在第 1 行，变量 zhangSan 的类型是一个字典，描述了张三的信息在第 2 行，变量 liSi 的类型是一个字典，描述了李四的信息在第 3 行，persons 是一个列表，存储了 zhangSan 和 liSi 两个联系人上面的代码为了易于理解，使用了 3 行代码描述了通讯录。也可以使用 1 行代码描述该通讯录，代码如下：>>> persons = [{'name': '张三', 'address': '南京', 'phone': '12306'}, {'name': '李四', 'address': '北京', 'phone': '10086'}]2.2 划分功能模块分析通讯录的功能需求，初步将程序划分为 5 个功能模块，如下表所示：功能模块对应的函数增加联系人create_person列出联系人list_person查询联系人query_person删除联系人delete_person主控模块main编写对应的函数，这里先写出函数的定义，暂时忽略实现，代码如下：persons = []def create_person(): passdef list_person(): passdef query_person(): passdef delete_person(): passdef main(): passmain() 在第 1 行，定义全局变量 persons，persons 是一个列表，保存了所有联系人的信息在第 3 行，定义函数 create_person，该函数实现 “增加联系人” 的功能在第 6 行，定义函数 list_person，该函数实现 “列出联系人” 的功能在第 9 行，定义函数 query_person，该函数实现 “查询联系人” 的功能在第 12 行，定义函数 delete_person，该函数实现 “删除联系人” 的功能在第 15 行，定义函数 main，该函数控制程序的流程，被称为主控函数，他读取用户的选择，调用相应的功能，实现对通讯录的增、删、查的操作在第 18 行，程序启动后，首先执行主函数 main
• 1.1 Java 中的编译 在 Java 中，程序不是直接被编译为可执行文件，而是被编译为字节码文件， JVM（Java虚拟机）在运行时执行字节码文件。当我们使用 javac 编译器时，Java 源代码文件被编译为字节码文件，字节码文件以扩展名 .class 的形式保存在磁盘上。当程序运行时，字节码文件将被转换为机器代码，并在内存中执行。总的来说，Java 源代码需要被“转换”两次才能被计算机执行：Java 源代码被编译为字节码：由 javac 前端编译器完成；字节码被编译为机器码：由 JVM 的执行引擎完成。下图描述了一个Java程序从编写到编译，再到执行的步骤：
• 2.3 数据库第三范式（3NF） ① 定义：第三范式（Third Normal Form）要求数据库表中的每个字段和主键都直接相关，不能间接相关。② 案例解释：还是以第一范式中的 user_info 表作为案例，如果要存储每个用户的省份和省会城市，我们可能会设计出下面这样一张表：用户编号 (user_id) 姓名 (username) 年龄 (age) 座机电话 (fixed_phone) 手机电话 (cell_phone) 省份 (province) 省会城市 (city)1 小明 201008618010002000 北京市北京市 2 小红 211008718010002001 黑龙江省哈尔滨市 3 小王 221008818010002002 贵州省贵阳市我们将用户编号 (user_id) 作为主键，则姓名、年龄、座机电话、手机电话都和 "用户" 这个主体强相关，和主键直接相关，而省份和省会城市则和 "用户" 这个主体是弱相关，和主键间接相关，并且存在依赖关系：用户编号 -> 姓名，姓名 -> 省份，省份 -> 省会城市，这样构建了用户编号 -> 省会城市的间接传递关系，这种关系会导致数据冗余，而且在执行删除 / 修改 / 增加操作的时候，会产生异常情况：删除所有 "贵州省" 下的用户信息（即 user_id = 3 的记录），"贵州省" 和 "贵阳市" 的信息也被删除了（显然不合理，因为省份这个定义和省份下的人员记录并没有关系）。所以我们需要将 user_info 表拆分，我们通过省份构建数据关系，优化后的用户（user_info）表如下：用户编号 (user_id) 姓名 (username) 年龄 (age) 座机电话 (fixed_phone) 手机电话 (cell_phone) 省份 (province)1 小明 201008618010002000 北京市 2 小红 211008718010002001 黑龙江省 3 小王 221008818010002002 贵州省独立拆分出的省份（province）表如下：省份 (province) 省会城市 (city) 北京市北京市黑龙江省哈尔滨市贵州省贵阳市③ 范式优点：提高了表的独立性，降低数据存储冗余。

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