深度學習java
『壹』 java和前端哪個更好學
想深度學習都不容易，但只要有系統學習的方式，都是不錯的選擇。不過Java和前端還是有區別的：
前端開發：
課程相對簡單，要精通JS，能熟練應用JQuery，懂CSS，能熟練運用這些知識，進行交互效果的開發。後期覺得能適應可以補充後端技能，成為現在熱門的web全棧工程師。
Java開發：
課程難度相對較大，要會寫Java代碼，會寫SQL語句，能做簡單的資料庫設計，會Spring和iBatis，懂一些設計模式等。後期發展方向更多，薪資待遇也高。
要學的內容主要有：
①計算機基礎以及PS基礎
②前端開發基礎（HTML5開發、JavaScript基礎到高級、jQuery網頁特效、Bootstrap框架）
③移動開發
④前端高級開發（ECMAScript6、Veu.js框架開發、webpack、前端頁面優化、React框架開發、AngularJS 2.0框架開發等）
⑤小程序開發
⑥全棧開發（MySQL資料庫、python編程語言、Django框架等）
⑦就業拓展（網站SEO與前端安全技術）
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
『貳』 Java大數據行業前景如何如何入門學習Java大數據
在這個看技術和能力的時代，只要技術能力在手，高薪不在話下。2019年伊始，昆明北大青鳥又有一批Java大數據小夥伴高薪入職名企。他們中很多都是應屆生，通過5個月學會前沿技術，掌握了技術，就掌握了高薪!最高薪資30000元，平均薪資14921元，
Java大數據行業前景如何?如何入門學習Java大數據?請問還有比這高薪的崗位嗎?
如果選一門專業學習並且以這項專業當做事業的話，小智一定會選越來越凸顯出重要性的大數據。
大數據人才現在十分稀缺!
國內IT、通訊、行業招聘中，有10%都是和大數據相關，且比例還在上升。巨大的人才缺口直接導致各企業紛紛以高薪聘請大數據人才。
(以上數據整理自拉勾網)
此前，昆明北大青鳥大數據學員也斬獲阿里年薪40萬offer。
可以說，學習大數據，高薪就業不是夢!
那麼，零基礎小白能不能學大數據?答案是可以。
首先，大數據的定義是什麼?很多人都在說要進入大數據行業，要學習大數據技術，但往往對大數據都是一知半解，我們來看看網路對大數據的定義：
來抓重點，常規的軟體工具處理不了的，就必須要用新的技術，那能解決以上問題的技術就是大數據技術。
大數據的技術是一個技術群落，想全部學習短期內是不現實的，那麼我們怎麼樣科學的有邏輯有規劃的來學習，我們得了解大數據行業里，有哪些崗位，我們直接從工作崗位的技能需求來倒推我們如何學習大數據，如何有側重點的來學習。
Java大數據行業前景如何?如何入門學習Java大數據?大數據的具體崗位
第一，先看看有哪些崗位，當然大公司會分的比較詳細，中小企企業相對要求會全面一些
先看看如下這幅圖，圖沒有很詳細，我再做解答
我們從整個數據項目的業務流程出發，(以上所有崗位都對編程有要求，所以編程基礎是必不可少的)
第一， 大數據工程師，眾所周知，在沒有大數據以前，行業應用已經非常成熟了，最早大家只關注功能的實現，接著重視前台的界面，前端工程師因此火了一段時間，因為以前數據量不大，所以在功能上並不重視，由於移動互聯網的發展，數據量非常龐大了，這個時候單機伺服器不能解決問題，那麼分布式集群就出現了;
大數據工程師的職責就是搭建大數據平台，所以從上圖可以得知，大數據工程師，需要有java基礎(行業應用大部分是java語言編寫的)，所以，今後想從事該崗位的，那麼學習的路線圖如下
java基礎----linux----hadoop-----hive、hbase----scala—spark
Java大數據行業前景如何?如何入門學習Java大數據?Java大數據薪資：
第二， 演算法工程師，該崗位零基礎的小夥伴就請止步吧，更適用於數學專業的研究生及以上學歷，對數據基礎要求比較高。
第三， 數據挖掘工程師，建議從python入手，畢竟python裡面有大量的數據科學的包，也有pyspark，直接從spark裡面調數據，不用學習Scala語言(spark的編程語言是Scala)，學習的路線如下：
python基礎—python web(強化編程基礎)_數學基礎補充(線性代數、概率統計、離散數學)_python numpy pandas包—機器學習演算法—深度學習
第四， 數據分析師，該崗位對數學基礎要求不高，但對綜合素質要求非常高，能充分的理解行業行情、公司運營、產品運作、對市場敏銳度較高。具備一定的編程基礎，建議學習python，能熟練使用相關的工具，如excel，sas、spss等，能寫漂亮的文章做PPT就行，數學基礎不好的女生可以建議走該方向。
學習路線：python基礎—python numpy pandas包—excel—spss—sas
第五， 大數據可視化，該崗位需要前端的相關基礎，大數據運維工程師，也不多做介紹了。
根據以上的崗位介紹，對自己做一個整體的規劃。個人是建議從大數據工程師入手，從java基礎開始學，畢竟編程基礎是每個崗位都需要的，而且java的適用面是最廣的，雖然現在python的勢頭很足，但相對java來說，python比較簡單，只要java能熟練使用了，要學會python，兩周的時間就沒問題，從長遠的職業規劃來說，學習沒有速成的方法，腳踏實地才是最重要的。
『叄』 java是做數據分析最好的方法嗎
不算是。只要是計算機語言都可以做數據分析，但是因為python的特性，加上python的擴展生態，（有很多擴展包）更多的人選擇用python，尤其是panda庫。
資料補充：
做數據分析的人都知道，開展項目第一步就是建立工程並導入數據，所以數據分析師如何進階，更好的學會使用數據集是非常重要的，為此，小編為大家精心整理了九個公開的數據科學項目的數據集，可供大家創建項目。
什麼是數據集？
很多小夥伴們不知道什麼是數據集。數據集實際上就是一種由數據組合的集合，又稱為數據集合、資料集或資料集合。例如：
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這就是一組數據集。它涵蓋了某一特定商品的某些信息，每一列代表一個特定變數。每一行都對應於某一成員的數據集的問題。每個數值被稱為數據資料。對應於行數，該數據集的數據可能包括一個或多個成員。這些特定的信息將對我們的需要做的數據報告起著關鍵性作用。
利用這些數據集進行分析，對數據分析師進階是非常有幫助的。
有哪些公開的數據集可供練習？
1.ImageNet數據集：
ImageNet數據集主要用於機器學習以及計算機視覺研究領域。每條記錄都包含邊界框和相應的類標簽。ImageNet為每個同義詞集都提供了1000張圖像，而且，你可以直接在ImageNet中查看圖片網址。
2.COCO數據集：
COCO數據集是大規模的對象檢測、分割和字幕的數據集，通過大量使用Amazon Mechanical Turk來收集數據。該數據集具有針對80個對象類別的150萬個對象實例。
3.鳶尾花數據集：
鳶尾花數據集是專門為初學者設計的數據集。藉助這些數據，小白可以使用機器學習演算法構建簡單的項目。值得一提的是，該數據集中的所有屬性都是真實的。鳶尾花數據集的大小很小，因此小白不需要對數據進行預處理。
所謂預處理，就是在處理數據之前，將數據進行整理和清除。比如，你現在正在做飯，你想找到胡椒粉，並把它灑到鍋里。但是所有的作料都被你放到了一起，運氣不好的話你要花很長時間才能找到胡椒粉。找到後，你准備撒到鍋里，發現菜已經糊了。因此，我們事先要將作料擺放整齊，等做飯的時候才會更方便。
4.乳腺癌威斯康星州（診斷）數據集：
乳腺癌威斯康星州（診斷）數據集是機器學習中最流行的數據集之一。此數據集基於對乳腺癌的分析。
5.Twitter情緒分析數據集：
情緒分析是自然語言處理（NLP）中最常見的應用程序之一。你可以使用Twitter情緒分析數據集建立基於情緒分析的模型。眾所周知，我們的川普同志可以說是Twitter的常駐「相聲演員」，沒准你還能瀏覽到他發表過的言論呢~
6.MNIST數據集：
MNIST數據集建立在手寫數據上。該數據集易於初學者使用，有助於了解實際數據上的技術和深度學習識別模式。你無需花費太多時間對數據進行預處理。對於熱衷於深度學習或機器學習的初學者來說，MINIST數據集是一個很好的選擇。
7.Fashion MNIST數據集：
Fashion MNIST數據集建立在衣服數據上，可用於深度學習圖像分類問題以及機器學習。該數據集易於初學者使用，你不需要花費太多時間在數據預處理上。同時，FashionMNIST數據集可以幫助你了解和學習實際數據上的技術和深度學習中的ML技術以及模式識別方法。
8.亞馬遜評論數據集：
亞馬遜評論數據集也是用於NLP（自然語言處理）的數據集。藉助亞馬遜評論數據集，你不僅可以了解到業務會出現的實質性問題，而且還能從中了解到近幾年各種商品的銷售趨勢。沒准研究著研究著，你也能開一家網店了。
9.垃圾簡訊分類器數據集：
垃圾簡訊分類數據集可以幫助你預測垃圾郵件。藉助垃圾簡訊分類數據集，小白可以使用機器學習分類演算法構建簡單的項目。不僅如此，你還能學習到為什麼你的手機能夠自動識別出垃圾簡訊，想想就有些神奇呢~
『肆』 JAVA是否能做人工智慧的深度學習
這個問題很好，很有創意，也很符合現在科技的發展。
java是現在最火的編程語言之一。java開發人員每年都有很多新人進入這一行業。並且也是高薪的一類人群。但是伴隨AI技術的不斷發展和普及，人工智慧已經從各個方面都走進了我們的生活中，例如智能家居已經很普遍了。科研方面，智能機器人的研發希望可以服務於需要我們人類生活的其他方面。
這里就開始說人工智慧需不需要學習java。個人認為需要學習java，但是代替不了人類程序員。就目前的人工智慧學習的狀態來看，如果人工智慧學java，根據不同的需求需要編相應的程序，未知的bug就有很大概率出現，在修復bug的情況下，還需要人類幫忙讓它學習改bug的過程。這樣是很長的一段路，但也肯定避免不了bug的出現。
『伍』 java需不需要培訓需要學到什麼程度
JAVA自學難度比較大，JAVA編程雖然零基礎也可以學，但是更適合有專業基礎、邏輯思維能力強、有耐力的人去學習，要求對編程充滿熱情，最好是有一定編程基礎的人，更容易入門。
中小型公司
說到中小型公司，泛指那些100人以上，500人以下的公司，是還算有所發展的公司，這類公司稍微會正規一點，招聘和培訓可能會有自己的一套標准，比如學歷上可能稍微做一些要求，技術上的把關更嚴格一點，除了Java基礎知識和項目經歷之外，可能還會考查你的debug能力，代碼規范、異常處理能力，以及對一些Java高級特性的理解能力，可能最好多用過一些框架。
總而言之，這類公司選人的標准更加有體系，不會像一些特別小的公司，招人很隨意，領導拍個板就行。
二三線互聯網公司
這類公司范圍就很廣了，比如日薄西山的搜狐、新浪、360，或者迅雷、金山、獵豹，甚至是愛奇藝、攜程這類現狀比較不錯的企業等等，這類公司擠不到BAT、TMD等一線互聯網行列，但是在二三線陣容還算是比較不錯的公司，它們對於人才的要求其實還是相對比較高的。
比如一般都會要求本科學歷，對Java基礎知識要比較熟悉，最好能夠看過源碼，如果沒看過，那麼源碼方面的面試題好歹也要准備一下，除此之外，一般來說還會考察你的後端技術知識，比如資料庫、網路、操作系統，考察的不會太難，能把面經上的知識點掌握了就算是比較扎實了。
這類公司一般不會考太復雜的題目，更希望招一些水平能力都是中等的人才，只要知識面能比較廣，題目都能說到點子上，不需要掌握得特別深入，也可以有機會拿到offer。
一線互聯網公司和獨角獸
BAT、TMD等互聯網名企都屬於這類公司，這類公司和二三線互聯網公司的發展差距還是比較大的，體現在公司的規模、市值、甚至是股價等方面，業務以技術為基礎，因此這些公司的技術往往也是業界最頂尖的，比如阿里的雲計算和中間件，頭條的推薦演算法、騰訊的游戲技術等等。
要進這些公司，不僅要做到之前那些事情：掌握Java基礎、計算機基礎知識，並且是非常熟練地掌握，你需要深入理解每一個知識點，因為面試官會不斷深入地向你提問，了解你的知識深度，同時，你需要對源碼有所理解，在讀懂源碼的基礎上去理解框架的實現、JDK的實現。
另外，你需要對JVM有一個清晰的認識，不僅要了解其結構，垃圾回收原理，甚至還要知道如何在遇到線上問題時通過JVM調優來解決它們。
同理，你還需要對Java並發編程和網路編程的使用方法與底層實現原理非常熟悉，不僅僅答出NIO和BIO的區別，或者是synchronized和lock的區別，你還需要知道NIO的底層實現epoll是什麼，synchronized對應的mutex lock是什麼，lock和condition的實現原理又是什麼，而lock本身也是通過AQS、CAS操作類等組件來實現的，其中的內容實在太多，絕不只是幾道面試題就可以搞定的。
當然，除此之外，這些公司對資料庫、緩存、分布式技術等方面的要求都會比其他公司要高得多，你最好要搞懂MySQL的存儲引擎、索引和鎖的實現原理，Redis緩存的數據結構、備份方式、底層實現。同時如果你能理解負載均衡演算法、CAP理論，甚至是raft和paxos演算法，以及分布式常用技術如消息隊列、zookeeper等等，那麼無疑也是可以為你加分的技能。
為什麼大公司的要求這么高，因為它們是最好的互聯網公司，要招的自然也是最優秀的人才，如果考察底層原理還不能滿足他們篩選人才的需要，他們也會考察面試者的演算法能力，比如LeetCode上medium難度的原題，或者是劍指offer的變式題等等，演算法題相對考察理論基礎而言，篩選度更高，可以淘汰的人也更多。
『陸』 java語言在生活中常見到的有什麼功能，跟外行怎麼解釋
Java因其強大的特性而成為最健壯的編程語言。它的一些特性是平台獨立性、高性能、面向對象、支持自動垃圾管理等等。Java最近慶祝了它的 25 周年紀念日，並且不斷更新以適應最新的技術進步。目前約有 30 億台設備使用Java進行開發。Java有一個獨特的設計，它結合了在任何機器上運行的靈活性。它一直是大量應用程序開發和主要技術進步的主要組成部分。在這篇博客中，我們將詳細討論現實生活中Java 的 10 大應用。
桌面圖形用戶界面
移動應用
人工智慧
網路應用程序
大數據技術
游戲應用
商業應用
嵌入式系統
雲應用
科學應用
1. 桌面圖形用戶界面
使用 Java 可以完美地設計桌面應用程序。Swing、AWT、JavaFX等API提供了一種開發 GUI 應用程序的現代方法。在桌面應用程序中使用 java 提供了一些奇妙的好處，例如易於學習、視覺反饋、同時顯示多個實例等等。
2. 移動應用
Java 是一個跨平台框架，用於構建跨智能手機和其他小屏幕設備運行的應用程序。根據一項調查，Java 是移動應用程序開發中使用第二廣泛的語言。使用 Java 創建的移動應用程序包括一些流行的應用程序，如Netflix、Twitter、Spotify等等。
使用 Java 構建移動應用程序的原因是：
有助於編寫簡單的代碼
跨平台運作
與Kotlin的高度兼容性
高安全性
3.人工智慧
Java是人工智慧項目的最佳語言之一。它的基礎設施很好地嵌入了智能軟體，以增強人工智慧編程。它具有驚人的功能，例如與用戶更好的交互、易於調試、易於編碼的功能、標準的小部件工具等等。Java的使用只是為人工智慧過程帶來了完美。
4. 網路應用
Java非常適合開發Web應用程序，因為它能夠與大量系統進行交互。它允許我們創建與界面交互的動態Web應用程序。JSP、Web伺服器、Spring、Hibernate的存在為 Web 開發過程提供了可行性。
使用 Java 進行 Web 開發有幾個優點：
存在廣泛的 API
優秀的 IDE 和工具
代碼的可重用性
增強的安全功能
還有很多。
5. 大數據技術
它是一種軟體實用程序，旨在從復雜的數據結構中分析和提取信息。它廣泛用於其他技術，如深度學習、機器學習和人工學習。Java是大數據的一個觀點。Java 常用於 ETL 應用程序，如Apatar、Apache Camel和Apache Kafka，用於提取復雜信息。進一步使用 Java 提供了顯著的特性，如自動垃圾選擇和堆棧供應系統。所有這些都為它提供了優於其他技術的優勢，因此 Java 被廣泛用於大數據技術。
6. 游戲應用
由於存在各種開源框架，Java 已被證明是游戲開發最理想的選擇。像Mission Impossible III、Minecraft和Asphalt6 這樣的流行游戲都是用 Java 開發的。它支持Dalvik虛擬機和jMonkeyEngine，它提供了構建 2 維和 3 維安卓游戲的高手。
7. 商業應用
Java 幫助我們為業務需求開發健壯的應用程序。它可用於從小規模應用程序開發到大型企業解決方案。該語言不斷發展和更新，以滿足最新的業務需求。它提供了增強的功能，
例如：
靈活集成
管理大型企業工作負載的強大性能
跨平台兼容性
還有很多。所有這些驚人的特性使 Java 成為最適合企業開發的解決方案。
8. 嵌入式系統
它是指小單元的組合，這些單元組合起來為更大的系統執行集體功能。Java已被證明是解決日益增加的軟體復雜性的最佳解決方案。今天，大量開發人員在嵌入式系統中使用Java。Java有各種各樣的庫來簡化開發人員的生活。這些可以被嵌入式應用程序簡單地重用，這在很大程度上提高了生產力。此外，面向對象編程的存在使得即使經驗極少也可以更輕松地開發嵌入式系統。Java的所有這些特性使開發人員可以更輕松地管理復雜的系統。
9. 雲應用
雲計算是指無需用戶直接管理即可按需訪問計算機資源。Java已進入雲應用程序。它以可承受的成本為 IT 基礎架構提供解決方案。此外，它還可作為創建雲伺服器和應用程序的平台。
10. 科學應用
Java具有增強的安全功能，這使其成為開發科學應用程序的最佳選擇。它已成為編寫復雜數學運算的強大工具。這些程序以高度安全和高效的方式設計。一些最廣泛使用的應用程序（如 MATLAB）使用Java作為核心系統的一個組件。
Java 存在於軟體開發的各個領域。Java 的應用程序甚至更多，例如分布式應用程序、企業應用程序、物聯網技術等等，還有許多尚待探索。有很多編程語言，但 Java 仍然是大多數開發人員的首選。
到此這篇關於Java 在生活中的 10 大應用的文章就介紹到這了,更多相關Java 在生活中的應用內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支持腳本之家！
『柒』 JAVA開發如何深度學習
第一個是基礎。比如對集合類，並發包，類載入，IO/NIO，JVM，內存模型，泛型，異常，反射的學習掌握，在使用線程池時，因為使用了無界隊列，在遠程服務異常情況下導致內層飆升，怎麼去解決？再舉一例，由於對ThreadLocal理解出錯，使用它做線程安全的控制，導致沒能實現真的線程安全。還有遇到內存泄露怎麼排插問題，怎麼優化系統性能。
第二就是編程能力，編程思想，演算法能力，架構能力。編程思想是必須的。
『捌』 java好學嗎
好不好學，是否能學好，這都取決於你自己是否想要學好，有沒有這個信心，能否拿出執行力出來。你現在所看見的任何一名合格的Java程序員，它都是從零基礎這個階段過來的，所以這一關你必須走，沒有哪個大牛是天生的，所以好不好學完全取決於自己。
無論你是線下報培訓班，還是線上學網課，自學能力都是非常重要的。
推薦的學習方式：系統視頻教程+書籍輔助+有人指導
視頻教程：對於Java初學者來說，看視頻學習也是最普通的方式，視頻教程會把工作中常用的知識點進行講解，而且視頻一般都是分章分節，每一個小傑都只講一個知識點，學習起來較為明確，但是視頻教程盡量要完整，最好是一整套視頻學習，這里推薦課呱呱平台，課程都是全棧的，知識點顆粒度很細，知識密度很濃，沒學習環境很純粹，非常適合深度學習。
書籍輔助：書籍便於對理論知識的補充，以便更容易理解Java面向對象核心設計理念和代碼實踐功能。
有人指導：大部分人都不可能全靠自己的能力把Java學的特別好，因為你不了解這個行業，也不知道該怎麼學，完全零基礎自學java想要找到工作，概率極低。所以建議如果真的想要做這樣，盡量找人帶帶你，又不懂的可以直接請教，少走彎路，提高小捋，學習的質量決定以後工作的薪資和起點，還是應該重視起來。
希望能夠幫到你喲~