北京java开发

北京java开发相关知识

• Java程序员现在这么不值钱的吗？

  现在有一波转行的热潮，大批量的传统行业工作者，向互联网开发岗位进行转型。天下熙熙皆为利来，天下攘攘皆为利往。大部分人想转行学习编程都是因为这行工资非常高，而在众多的软件开发岗位中，选择转行学习Java程序员的似乎是最多的，因为Java的需求岗位是最多的，但现在Java程序员岗位工资真的高吗？刚在论坛看到一个人抱怨Java开发工资太低，在广州4年Java开发经验只有3-4K，下面评论区的网友直接炸锅了，抱怨现在学习Java的人太多了。我看了这张图片后，觉得非常的不靠谱，虽说现在是全民编程的时代，学习Java的小伙伴很多，但绝对不至于在广州这样的地方一个4年Java开发经验的程序员工资才只有3k-4k。第一感觉则是这个帖子似乎又是一波劝退大军，就像是Java吧里面的很多失败者，自己学习Java失败了，整天散播负能量，认为自己学不会，其他人一样学不会。 下面才是目前Java开发的真正工资水平：广州Java开发1-3年工资水平： 北京Java开发1-3年工资水平：武汉Java开发1-3年工资水平
• 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
• Python+数据分析：数据分析：北京Python开发的现状

  相信各位同学多多少少在拉钩上投过简历，今天突然想了解一下北京Python开发的薪资水平、招聘要求、福利待遇以及公司地理位置。既然要分析那必然是现有数据样本。本文通过爬虫和数据分析为大家展示一下北京Python开发的现状，希望能够在职业规划方面帮助到大家！！！ 爬虫 爬虫的第一步自然是从分析请求和网页源代码开始。从网页源代码中我们并不能找到发布的招聘信息。但是在请求中我们看到这样一条POST请求 如下图我们可以得知 url：https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?city=%E5
• 数据可视化告诉你，北京究竟有多热？

  数据来源：中国气象局2011年-2018年天气数据图表制作工具：DataHunter的数据分析产品Data Analytics7月30日下午16时，北京市气象台发布高温黄色预警信号，预计7月31日至8月3日，北京大部分地区最高气温将达35℃以上，并将持续3-5天，受上周降雨影响，空气湿度较大，体感较为闷热。一、今年北京有多热？气象学上将日最高气温大于或等于35摄氏度定义为“高温日”。今年，北京第一个高温日出现在5月31日，略晚于2017年，但仍早于过去的大多数年份。据北京南郊观象台数据，今年6月5日，北京实况气温达39℃，创下近50年以来历史同期最高气温。截至7月31日，北京的高温日已达19天！其中仅仅在6月20日-7月5日期间，高温天数就已经高达12天！need-to-insert-img14天，6月高温日数近十年最多！need-to-insert-img另据报道指出，除了北京，今年北方多地6月高温日数都较常年偏多。比如天津，今年6月出现了10个高温日，比去年同期多出7.3个，比常年全年的高温日总数还要多

北京java开发相关课程

• 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 998人正在学习

• 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

• 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

北京java开发相关教程

• 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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