南京java开发培训学校

南京java开发培训学校相关知识

• 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
• 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
• 培训四个月攻城狮养成计划

  本人第一次写手记，现在在某锋培训H5，我是从7月11号正式开的班，进班先听老师吹了一通牛~然后就开始了一整天的自我介绍（班里90个人，刚来的时候吓死我了，慢慢的南瓜），本人是一个专科的学生，在学校的专业是软件设计，学的很渣很渣，通过一个个的介绍我发现大家竟然基本都是本科学生鸭梨山大啊~班级里面还有一些玩mca还是什么的大神反正就是整算法的，6的一匹。今天先码到这里，先睡觉明天还有课。额好尴尬内容不能少于200字，我就说一下最近的经历吧，因为某锋有个阶段考试，本人学渣js连续

南京java开发培训学校相关课程

• 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。

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• JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战 专为前端工程师准备的AI课程来了！课程以Tensorflow.js作为主要框架，通过十几个经典案例、覆盖神经网络和机器学习的理论知识、带你亲手完成图片分类与语音识别等落地项目，帮你理清整个学习体系。

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• 破解JavaScript高级玩法，成为精通 JS 的原生专家 “前端那么多好用的框架，JS 差不多学下就行了吧？”——当然不行。市场上的高级前端开发者，无不是精通 JS 的“原生专家派”。究其原因，其实就是 JavaScript 作为前端基础语言，也是各大主流框架的编程语言，是前端技术中的“不变底层”之一。学透 JS ，不仅是掌握一门脚本语言，还能够拓展前端认知，助你在大牛成长之路上达到事半功倍的效果。

  讲师：Cloud 中级 470人正在学习

南京java开发培训学校相关教程

• 5. 真实案例分享 内部通知<h1>普通话考试通知</h1> <p>我院今年3月份的普通话水平测试开始接受报名，具体事项通知如下：</p> <ol> <li>报名</li> <ol type="A"> <li>报名时间：3月16-21日，逾期不予受理。</li> <li>报名地点：所在院系办公室。</li> <li>报名费用：按物价局规定85元/人/次(含培训费用)，报名时交齐。</li> <li>提交资料及注意事项：</li> <ol type="a"> <li>参加测试的学生须填写《河南省普通话水平测试报名表》一份(准考证号码 不用填写)；</li> <li>填写准考证一份(编号不用填写)，所填姓名和出生年月须与身份证一致；</li> <li>提交小一寸彩色证件照3张(照片不能是打印版、不能是生活照，3张照片必须统一底片)，其中两张照片贴在报名表和准考证上，另一张用钢笔在背面写上校名、系名和姓名，与表格一起上交。</li> </ol> </ol> <li>测试</li> <li>培训</li> <p>(注：具体时间和地点按河南财经学院测试站发回的准考证上所列)</p> </ol>
• 2.1 描述单个联系人的数据结构 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
• 1. 校园招聘简介 ​ 在开始介绍校招题库之前，我们首先需要了解关于校招的基础常识。之前遇到过一些同学，在毕业前两个月甚至领到毕业证之后，才开始了解关于校园招聘的事情，这时候才发现自己已经错过了大部分的企业招聘机会，只能捡漏或者直接参加难度较高的社招。这种情况非常可惜，但是年年都会发生，可见确实有一些同学对校园招聘了解甚少。所以本小节，我们首先给大家介绍下互联网技术校园招聘的情况。​ 一般来说，互联网校招分为秋招和春招，为了能够更清楚的说明时间节点，我们以下图为例讲个故事。校招时间线​ 2019年9月，小明本科入学，开始了为期四年的大学生涯，2020年9月，小红硕士入学，迎接了自己3年时长的学硕生活。时间飞逝，到了2022年7月，各大互联网陆续开展了秋季校园招聘（简称秋招）提前批，提前批是各大厂的抢人大战，目标是提前锚定学校中最优秀的那批学生。到了当年9月，所有的互联网公司都开放了秋招正式批招聘流程，目标人群就是小明和小红这两类2023年毕业的同学，到了11月，大小厂都陆陆续续的发放了所有的offer。​ 小明由于准备不充分，整个秋招"颗粒无收"，没有找到合适的工作，但是在毕业前他还有一个机会，就是春季校园招聘（简称春招），因为在秋招中，一些比较优秀的同学会同时拿到多个互联网公司的offer，但是在秋招后期会毁约大部分公司，这些公司就会空余出一些HC（HeadCount，互联网公司每年招聘时预计的招聘人数），所以在2023年的春季，一般是3月到4月这段时间，会有少部分公司重新放开招聘，这时候就是小明的第二次机会。​ 好了，故事讲完了，给大家总结一下，秋招一般是在每年的的7月开始，11月进入尾声，参与秋招的公司数量很多，岗位以及HC也比较富余，找到工作的机会很多。春招一般是针对前年秋招的补充招聘，招聘公司以及HC都较少，应届生找到好工作的难度较大。综上，作为应届生，应该尽可能抓住秋招的机会。
• 1.1 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'}]
• 3.1 参数校验 参数校验是一种有效且方便的措施，一般在控制层进行校验。我们举几个比较常见的校验例子：整数校验，如判断 id 是否为整数，非整数则报错，可以有效的抑制上面案例中的 SQL 注入；正则校验，如判断用户名是否符合规则，不能含有.，首字符必须是英文字符等。参数校验可以将非法参数拦截在外，保证 SQL 接触参数的合法性，而在实际应用中，参数校验几乎是一种标配。如果你在实际开发中，有用到参数校验，那么你有意识到它的重要性吗？如果你没有意识到，那么此时是否可以思考一下如何去让你的校验更加安全、有效。
• 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。

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