java网络编程培训

java网络编程培训相关知识

• 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
• 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
• 我对编程培训机构毕业生的建议

  原文作者 罗斯-威廉姆森 在文章开头我要声明一点: 我是100%的编程培训机构毕业生。我认为这个想法非常棒，甚至比你日后学习生涯中得到的CS文凭更有意义。为了文凭你必须花一大笔钱，还要在校园待上4年。培训机构要求的时间更短，当然价格也更便宜。假设你完成一个6个月的课程，那么相当于学习了与本科课程相当的知识量。而且你无需担心大学里那些必须完成的非专业课。假如你离开了大学，正为文凭的含金量担忧，又或者你没有大学经历，那么培训机构是值得考虑的选择。这么说吧，我也是一个web团队的招聘主管，而且最近几年一直在招聘。线上面试我们会让应聘者在白板上解决某个情境下的问题，做算法复杂度分析，并向我们展示他们的代码技巧。你可以吐槽我们的面试流程有漏洞，任何人都可以，可这不是文章的主要内容。目前我们没有更好的招聘方式，我也没有试图重新打造招聘流程。我只是单纯地讲述所经历的事实。我们同样乐于招聘初级开发者，无论是刚毕业的大学生还是培训机构的毕业生。我认识到培训机构毕业生的问题是欠缺算法复杂度分析能力。我的一个朋友曾在一
• 我对编程培训机构毕业生的建议

  原文作者 罗斯-威廉姆森 2018/02/08在文章开头我要声明一点: 我是100%的编程培训机构毕业生。我认为这个想法非常棒，甚至比你日后学习生涯中得到的CS文凭更有意义。为了文凭你必须花一大笔钱，还要在校园待上4年。培训机构要求的时间更短，当然价格也更便宜。假设你完成一个6个月的课程，那么相当于学习了与本科课程相当的知识量。而且你无需担心大学里那些必须完成的非专业课。假如你离开了大学，正为文凭的含金量担忧，又或者你没有大学经历，那么培训机构是值得考虑的选择。这么说吧，我也是一个web团队的招聘主管，而且最近几年一直在招聘。线上面试我们会让应聘者在白板上解决某个情境下的问题，做算法复杂度分析，并向我们展示他们的代码技巧。你可以吐槽我们的面试流程有漏洞，任何人都可以，可这不是文章的主要内容。目前我们没有更好的招聘方式，我也没有试图重新打造招聘流程。我只是单纯地讲述所经历的事实。我们同样乐于招聘初级开发者，无论是刚毕业的大学生还是培训机构的毕业生。我认识到培训机构毕业生的问题是欠缺算法复杂度分析能力。我的一个

java网络编程培训相关课程

• 玩转机器学习之神经网络，系统入门算法工程师 想要成为一名优秀的深度学习工程师并不容易，一看就会，一用就废，已然成为很多人进军AI 领域的心魔，自以为理解了框架、算法，但遇到实际问题却仍不知道该怎么解决。本门课程将结合核心基础、算法模型设计和实用案例，由浅至深、由理论到实操，带你紧跟行业热点，系统入门深度学习，掌握解决实际问题的能力，轻松畅游AI时代！

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• 一站式学习Java网络编程 深度理解BIO/NIO/AIO 以创新性的“对比式学习”搭建网络编程课程，课程主线：网络层基础铺垫-->java网络编程前置技术讲解-->阻塞式编程BIO-->非阻塞式编程NIO-->异步编程AIO-->综合实战）适合每一位需要理解网络编程的同学们学习。

  讲师：Stannum 初级 817人正在学习

• 神经网络简介 通过逻辑回归模型的介绍，讲解激励函数，损失函数，梯度下降等概念，通过一个富有代表性的神经网络模型，结合机器学习基本概念讲解了神经网络的学习训练过程，深入直观的剖析了神经网络中反向传播等核心算法，帮助大家举一反三，深入理解。

  讲师：Erik_Song 初级 35636人正在学习

java网络编程培训相关教程

• 2. 什么是网络编程 我们今天所讨论的网络编程是指编写特定的应用程序，使得接入到计算机网络中的设备能够相互通信。网络设备之间的通信，需要程序员设计好特定的协议，然后通过编程语言实现这些协议，最终由计算机设备来执行。在计算机网络的发展过程中，通用的、基础的网络协议已经被实现在计算机操作系统中，通常叫做网络协议栈。而操作系统为程序员提供了网络相关的 API ，通常把它叫做 Socket。为此，网络编程也叫 Socket 编程、套接字编程。任何事物的发展都有它的起源和历史，现在我们了解一下 Socket 的发展史。
• 3. 决定网络是否进行训练 我们的网络在使用的时候包括两个情景：训练的情景，需要我们进行参数的调整等；测试的情景或其他情景，固定参数，只进行输出。在大多数时间，我们都需要在训练或者测试的过程之中做一些额外的操作。而我们的网络是默认进行训练的，那么如何才能将我们的网络调整为测试状态或是训练状态呢？答案就是 call 方法的参数：training。如以下示例：class MyLayer2(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, hidden_units, input_units): super(MyLayer2, self).__init__() self.w = self.add_weight(shape=(input_units, hidden_units), initializer="random_normal") self.b = self.add_weight(shape=(hidden_units,), initializer="random_normal", trainable=False) def call(self, inputs, training=True): if training: self.b = self.b * 2 # ...... Other Operations return tf.matmul(tf.matmul(inputs, inputs), self.w) + self.b我们在 call 之中定义了 training 参数，从而可以根据是否进行训练进行额外的操作，我们可以通过如下方式来具体使用：my_layer2 = MyLayer2(10, 5)y = my_layer2(x, traing=True)y = my_layer2(x, traing=False)于是我们在第一调用的时候进行训练，而第二次调用的时候不进行训练。
• 6. 网络字节序 前面两小节讨论的都是 CPU、Java 虚拟机的字节序，通常叫做主机（host）字节序。在网络编程中，字节流在网络中传输是遵循大端序的，也叫网络字节序。由于 Java 虚拟机的字节序和网络字节序是一致的，对于 Java 程序员来说，通常不太关心字节序的问题。然而，当 Java 程序和 C 程序进行通信的时候，需要关心字节序的问题。
• 5. 如何学习网络编程 要想学习网络编程，需要学习计算机网络基础知识。比如，TCP/IP 协议栈工作原理，分组在路由器中的存储、转发原理，可靠协议 TCP 的工作原理，不可靠协议 UDP 的工作原理等。由于网络协议栈的发展是离不开操作系统的，所以需要学习操作系统的基础知识，比如进程、线程的基本概念。学习编程必须要动手实践，只有当你亲自上机调试一些程序，你才能体会的更深刻，掌握的更牢固。最后，你需要学会使用 tcpdump 和 Wireshark 这两个抓包工具，这俩个工具是解决很多网络相关问题的利器，可以说是开发人员工具箱里面必备工具。tcpdump 是 linux 系统自带的工具，而 Wireshark 是具有图形界面的工具，一般在 Windows 系统上使用。同时，要学会应用 ipconfig、netstat 等网络工具。本系列文章的所有示例代码路径：https://github.com/haska1025/imooc-sock-core-tech/tree/master/java_netprogramming
• 4. 为什么要学习网络编程 现代人的生活已经离不开网络，不知道你是否体会过不带手机、家里不能上网的心情。不管你在意还是不在意，网络就在你身边，如影随形。想象一下，现代社会如果没有网络又会是什么状况呢？当然，作为一名程序员，就算你不需要编写网络程序，但也应该理解网络通信原理。各种网络中间件、分布式框架、微服务框架，其中很大一部分工作都是在处理网络通信的逻辑，要想学习这些中间件不懂网络通信是很难学好的。另外，一些知名的网络库，它里面包含了许多优秀的设计理念和编程技巧，也是非常值得研读的，对于个人技术能力的提升具有很大的帮助。
• 4. 构建网络模型 output_channels = 3# 获取基础模型base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=[128, 128, 3], include_top=False)# 定义要使用其输出的基础模型网络层layer_names = [ 'block_1_expand_relu', # 64x64 'block_3_expand_relu', # 32x32 'block_6_expand_relu', # 16x16 'block_13_expand_relu', # 8x8 'block_16_project', # 4x4]layers = [base_model.get_layer(name).output for name in layer_names]# 创建特征提取模型down_stack = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=layers)down_stack.trainable = False# 进行降频采样up_stack = [ pix2pix.upsample(512, 3), # 4x4 -> 8x8 pix2pix.upsample(256, 3), # 8x8 -> 16x16 pix2pix.upsample(128, 3), # 16x16 -> 32x32 pix2pix.upsample(64, 3), # 32x32 -> 64x64]# 定义UNet网络模型def unet_model(output_channels): inputs = tf.keras.layers.Input(shape=[128, 128, 3]) x = inputs # 在模型中降频取样 skips = down_stack(x) x = skips[-1] skips = reversed(skips[:-1]) # 升频取样然后建立跳跃连接 for up, skip in zip(up_stack, skips): x = up(x) concat = tf.keras.layers.Concatenate() x = concat([x, skip]) # 这是模型的最后一层 last = tf.keras.layers.Conv2DTranspose( output_channels, 3, strides=2, padding='same') #64x64 -> 128x128 x = last(x) return tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=x)model = unet_model(output_channels)model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])在这里，我们首先得到了一个预训练的 MobileNetV2 用于特征提取，在这里我们并没有包含它的输出层，因为我们要根据自己的任务灵活调节。然后定义了我们要使用的 MobileNetV2 的网络层的输出，我们使用这些输出来作为我们提取的特征。然后我们定义了我们的网络模型，这个模型的理解有些困难，大家可能不用详细了解网络的具体原理。大家只需要知道，这个网络大致经过的步骤包括：先将数据压缩（便于数据的处理）；然后进行数据的处理；最后将数据解压返回到原来的大小，从而完成网络的任务。最后我们编译该模型，我们使用 adam 优化器，交叉熵损失函数（因为图像分割是个分类任务）。

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