北京java开发培训

北京java开发培训相关知识

• 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
• 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
• 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）
• 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

北京java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。

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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。

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北京java开发培训相关教程

• 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。
• 2.8 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。
• 2.1 超链接的基本定义 在 Markdown 文件中，使用 「中括号 [label]()」 声明超链接。实例 1：#### 声明超链接一对中括号就可以将文字转换为超链接，如: [北京]()，[上海]()，[广州]()，[深圳]()其渲染结果如下：该源码渲染输出 html 的内容如下：<p>一对中括号就可以将文字转换为超链接，如: <a href="">北京</a>，<a href="">上海</a>，<a href="">广州</a>，<a href="">深圳</a></p>
• 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'}]
• 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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