java深度學習
⑴ 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。
⑵ 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~
⑶ 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。
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
先看看如下這拍梁幅圖，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，行閉賀談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—pythonweb(強化編程基礎)_數學基礎補充(線性代數、概率統計、離散數學)_pythonnumpypandas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—pythonnumpypandas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，兩周的時間就轎碰沒問題，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。
⑷ 考研選擇Java還是深度學習今年剛高考完400分。
我的建議可能是選擇深度學習好一鄭卜點，說實話現橘禪在Java的開發並不缺人，不過也要看具體的專業方向，喊伍穗我個人建議深度學習，同時如果你的理科不夠硬的話，那麼選擇Java也不錯。
⑸ 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。
⑹ java 學習網站
java 學習網站有Coursera、Java世界、Javased等。
1、 Coursera
這是視頻講座的最佳站點。您可以從頂尖學校的著名教授那裡找到很多優秀的計算機科學課程告讓。其中一些甚至是某些計算機科學領域的發明者。
5、Program Creek
與上述10個網站相比，programcreek.com的拿友咐大小要小得多。但是，programcreek.com是全球排名前100的Java博客之一。
您可以找到一些其他網站尚未編寫的主題，並且每篇文章始終都包含漂亮的圖表或代碼示例。它包含由研究和行業人士撰寫的文章，並且始終與Java開發人員共享高質量的材料。希望有一天它也會在某人的前十名列表中被提及。
(6)java深度學習擴展閱讀
學習Java最重要的是堅持，要有堅定的目標。這一點有點老生常談了，但是事實就是如此，你如果靜不下心，如果耐不住寂寞，如果不能堅持，那麼你永遠都無法真正掌握一門技能。縱然你再有天賦，不堅持，永遠到不了終點。
我學習Java快一年了，這一年中，多次差點荒廢掉，能夠堅持到現在，很大程度上是因為我喜歡計算機，我打算轉行到It，這一切自始至終都是我所想的，我覺得你只有想清楚了自己得而學習目的，你才能更好的堅持，也才能更好的繼續學習。
⑺ 為什麼程序員一定要會深度學習
對於深度學習，我也是一個初學者，能力有限，但這些的確是我現在的真實想法，我也會按這個思路去嘗試。
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我是一個好奇心很重的人。深度學習剛開始流行的時候，我就做過簡單的學習。當時我的結論是短期內，深度學習只能在弱智能徘徊滑州亮，很難進展到強智能。
這個結論在今天看來，也不算過時。但真正被深度學習給Shock到，是去年和某教育APP的CEO同學聊天。他告訴我，在教育這個垂直領域，他們的語音識別率已經比訊飛要高了，依賴於大量的數據;更NB的是，加上NLP，他們的AI已經可以幫老師改主觀題了。主觀題啊，就是數學的問答題，語文的作文。
這讓我開始重新思考弱智能。
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完全依靠強智能的應用場景，會產生很多問題。比如自動駕駛，要想在中國這種交通環境下運行，一時半會兒是不行。即使是一個看起來簡單的問答機器人，也沒一家真正做好，你多問siri幾句，她很快就暈了。
經常關注我微博同學會知道，我最喜歡說的一句話就是：「能自動化的，要自動化;不能自動化的，要半自動化」。
在人工智慧上，這個法則似乎依然是有效的。既然現在強智能還不夠強，那麼為什麼我們不用弱智能+人工確認的方式，來實現「半智能化」呢：用機器幫你做預選，你來做最終選擇，雖然依然包含了人工干預，但卻可以把生產效率提升幾十倍。
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有同學和我說，找不到應用深度學習的場景，這是因為太執著於強智能，想讓機器獨立處理所有事情;如果使用「半自動化」的思路，跡御你會發現遍地都是場景。
最典型的場景就是「按需求進行組合搭配」。拿今天小程序舉例，小程序在框架層上，將功能分隔到了page的粒度，這使得小程序的組件會很好的被重信寬用;而在設計上，小程序提供了統一的官方指導風格，所以不會出現太多個性化的東西。
我需要一個用戶資料管理，xpminstalluser-profile;我需要動態Feed流，xpminstallfeed-timeline。
然後這貨就喊著要去做，還在GitHub上開了個坑，據說SDK已經寫完，安裝器年前能開始內測。
然後我告訴他，你得趕緊做，從長遠看，通用應用最後是不太值錢的，因為很快就有開源項目把它做得很好。真正值錢的是，下沉到行業里邊的應用。比如說吧，同樣是用戶資料頁，房地產行業的、獵頭行業的以及技術社區的會完全不一樣。但區別也就是添加幾個行業特定的欄位而已。大量的「二次開發」工作，才是最為瑣碎又最為掙錢的。
這就是典型的可以用上深度學習的場景。通過抓取對應行業的H5頁面，我們很快就可以把各個行業需要哪些可能的欄位給整理出來，然後把這些交給機器進行學習，當再有新的需求進來的時候，機器就可以自動配好預設欄位。機器會出錯么?當然。但哪怕是80%的准確率，也已經可以節省掉好幾個程序員了。
為什麼我要學深度學習?因為這背後是TM白花花的銀子。
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其實細心的同學會發現，我一直說的是「深度學習」而不是「機器學習」。
因為我的目的很簡單，那就是用。在學習第一年，我給自己定的目標不是要理解「機器學習」的原理，而是要把「深度學習」用到自己產品的方方面面。
先學「深度學習」還有一個好處，那就是不用太多「機器學習」的基礎。能把tensorflow、kears這種開源框架搭起來，然後喂數據，然後看結果。等到優化的時候再去補知識點。
因為深度學習更像是一個黑盒子，現在很多專門搞深度學習的同學也說不清楚為什麼要建三個層、要放四個節點;什麼情況下用什麼激活函數。只說通過實踐+觀察數據慢慢調整。這簡直就是新手上路的最好切入點嘛。
如果不想在本地搭建環境，AWS上已經有可以用的鏡像，基於API的深度學習服務也日益增多。這東西就像水電氣一樣，用比學重要。
也有同學嚴謹的指出，很多場合下，機器學習的其他方法遠比深度學習有效。他們是對的，如果說學好整個機器學習，可以做到90分;那麼光用深度學習，可能只有70分。但現在絕大部分的程序，連TM一點智能都還沒用上呢。從零分到70分，只需要把深度學慣用起來。
為什麼我要學習深度學習，因為這TM的性價比太高。
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⑻ springboot項目怎麼調用深度演算法
您好，springboot項目調用深度演算法的具體方法如下:
Spring Boot是一個快速開發的Java框架，它可以讓開發者快速構建Web應用程序。深度學習演算法是一種機器學習演算法，它可以處理大量的數據並從中學習。
要在Spring Boot項目中調用深度學習演算法，需要先選擇一個合適的深度學習框架，例如TensorFlow、Keras或PyTorch。然後，需要將深度學習模型集成到Spring Boot項目中。
一種常見的方法是使用Java API來調用深度學習模型。例如敏帆轎，可以使用TensorFlow Java API來載入和運行TensorFlow模型。這需要將深度學習模型導出為TensorFlow SavedModel格式，然後使用Java API載入模型並調用它。
另一種方法是使用REST API來調用深度學習模型。這種方法需要將深度學習模型部署到一個Web伺服器上，並使用REST API將模型暴露給Spring Boot應用程序。然後，可以使用Spring Boot的RestTemplate或Feign客戶端來調用深度學習模型的REST API。
無論使用哪種方法，都需要確保深度學習模型能夠正確地處理輸入數據，並返回正確的橋肆輸出。此外，還需要考慮模型的性轎山能和可擴展性，以確保可以處理大量的請求並快速響應。