北京java编程培训

北京java编程培训相关知识

• 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）
• 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

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• 前端工程师2023版 2023全新升级，重磅新增80h+，助力成为”多端+全栈”工程师紧跟企业人才要求，上万学员学习验证，6年持续迭代经典好课0基础到高阶实战再到源码解析，技术深度、宽度全面发展，快速提升工作竞争力

  零基础 319人正在学习

• 14小时讲透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 193人正在学习

• 职场人产品思维训练指南 入门靠硬技能，跃升看软技能。本课程就是一门教你如何科学训练产品思维这项超级软技能的系统课程。课程会教你运用产品思维与方法，结合大量的高效能工具教会你巧妙，优雅，高效的解决你工作，生活和学习中所遇到的难题，并最终通过IP打造，实现个人能力的倍数放大和价值变现。

  讲师：申悦 入门 102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. 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
• 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();
• Python 的对象和类 在编程领域中，通常把现实世界中的实体称为对象，例如：美国总统特朗普中国明星成龙上海中心大厦北京中信大厦这里需要注意的是，对象指的是一个具体的实体，不用于指代一个抽象的群体。例如：特朗普是一个特定的具体的人，可以说 “特朗普是一个对象”。他是一个美国人，因为美国人是一个抽象的概念，指代的是一类人，因此不能说 “美国人是一个对象”。类似的，上海中心大厦、北京中信大厦这些具体的大厦可以被称为对象，但是不使用 “大厦是一个对象” 这样的说法。
• 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：

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