深度学习java
‘壹’ java和前端哪个更好学
想深度学习都不容易，但只要有系统学习的方式，都是不错的选择。不过Java和前端还是有区别的：
前端开发：
课程相对简单，要精通JS，能熟练应用JQuery，懂CSS，能熟练运用这些知识，进行交互效果的开发。后期觉得能适应可以补充后端技能，成为现在热门的web全栈工程师。
Java开发：
课程难度相对较大，要会写Java代码，会写SQL语句，能做简单的数据库设计，会Spring和iBatis，懂一些设计模式等。后期发展方向更多，薪资待遇也高。
要学的内容主要有：
①计算机基础以及PS基础
②前端开发基础（HTML5开发、JavaScript基础到高级、jQuery网页特效、Bootstrap框架）
③移动开发
④前端高级开发（ECMAScript6、Veu.js框架开发、webpack、前端页面优化、React框架开发、AngularJS 2.0框架开发等）
⑤小程序开发
⑥全栈开发（MySQL数据库、python编程语言、Django框架等）
⑦就业拓展（网站SEO与前端安全技术）
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
‘贰’ Java大数据行业前景如何如何入门学习Java大数据
在这个看技术和能力的时代，只要技术能力在手，高薪不在话下。2019年伊始，昆明北大青鸟又有一批Java大数据小伙伴高薪入职名企。他们中很多都是应届生，通过5个月学会前沿技术，掌握了技术，就掌握了高薪!最高薪资30000元，平均薪资14921元，
Java大数据行业前景如何?如何入门学习Java大数据?请问还有比这高薪的岗位吗?
如果选一门专业学习并且以这项专业当做事业的话，小智一定会选越来越凸显出重要性的大数据。
大数据人才现在十分稀缺!
国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关，且比例还在上升。巨大的人才缺口直接导致各企业纷纷以高薪聘请大数据人才。
(以上数据整理自拉勾网)
此前，昆明北大青鸟大数据学员也斩获阿里年薪40万offer。
可以说，学习大数据，高薪就业不是梦!
那么，零基础小白能不能学大数据?答案是可以。
首先，大数据的定义是什么?很多人都在说要进入大数据行业，要学习大数据技术，但往往对大数据都是一知半解，我们来看看网络对大数据的定义：
来抓重点，常规的软件工具处理不了的，就必须要用新的技术，那能解决以上问题的技术就是大数据技术。
大数据的技术是一个技术群落，想全部学习短期内是不现实的，那么我们怎么样科学的有逻辑有规划的来学习，我们得了解大数据行业里，有哪些岗位，我们直接从工作岗位的技能需求来倒推我们如何学习大数据，如何有侧重点的来学习。
Java大数据行业前景如何?如何入门学习Java大数据?大数据的具体岗位
第一，先看看有哪些岗位，当然大公司会分的比较详细，中小企企业相对要求会全面一些
先看看如下这幅图，图没有很详细，我再做解答
我们从整个数据项目的业务流程出发，(以上所有岗位都对编程有要求，所以编程基础是必不可少的)
第一， 大数据工程师，众所周知，在没有大数据以前，行业应用已经非常成熟了，最早大家只关注功能的实现，接着重视前台的界面，前端工程师因此火了一段时间，因为以前数据量不大，所以在功能上并不重视，由于移动互联网的发展，数据量非常庞大了，这个时候单机服务器不能解决问题，那么分布式集群就出现了;
大数据工程师的职责就是搭建大数据平台，所以从上图可以得知，大数据工程师，需要有java基础(行业应用大部分是java语言编写的)，所以，今后想从事该岗位的，那么学习的路线图如下
java基础----linux----hadoop-----hive、hbase----scala—spark
Java大数据行业前景如何?如何入门学习Java大数据?Java大数据薪资：
第二， 算法工程师，该岗位零基础的小伙伴就请止步吧，更适用于数学专业的研究生及以上学历，对数据基础要求比较高。
第三， 数据挖掘工程师，建议从python入手，毕竟python里面有大量的数据科学的包，也有pyspark，直接从spark里面调数据，不用学习Scala语言(spark的编程语言是Scala)，学习的路线如下：
python基础—python web(强化编程基础)_数学基础补充(线性代数、概率统计、离散数学)_python numpy pandas包—机器学习算法—深度学习
第四， 数据分析师，该岗位对数学基础要求不高，但对综合素质要求非常高，能充分的理解行业行情、公司运营、产品运作、对市场敏锐度较高。具备一定的编程基础，建议学习python，能熟练使用相关的工具，如excel，sas、spss等，能写漂亮的文章做PPT就行，数学基础不好的女生可以建议走该方向。
学习路线：python基础—python numpy pandas包—excel—spss—sas
第五， 大数据可视化，该岗位需要前端的相关基础，大数据运维工程师，也不多做介绍了。
根据以上的岗位介绍，对自己做一个整体的规划。个人是建议从大数据工程师入手，从java基础开始学，毕竟编程基础是每个岗位都需要的，而且java的适用面是最广的，虽然现在python的势头很足，但相对java来说，python比较简单，只要java能熟练使用了，要学会python，两周的时间就没问题，从长远的职业规划来说，学习没有速成的方法，脚踏实地才是最重要的。
‘叁’ java是做数据分析最好的方法吗
不算是。只要是计算机语言都可以做数据分析，但是因为python的特性，加上python的扩展生态，（有很多扩展包）更多的人选择用python，尤其是panda库。
资料补充：
做数据分析的人都知道，开展项目第一步就是建立工程并导入数据，所以数据分析师如何进阶，更好的学会使用数据集是非常重要的，为此，小编为大家精心整理了九个公开的数据科学项目的数据集，可供大家创建项目。
什么是数据集？
很多小伙伴们不知道什么是数据集。数据集实际上就是一种由数据组合的集合，又称为数据集合、资料集或资料集合。例如：
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这就是一组数据集。它涵盖了某一特定商品的某些信息，每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。这些特定的信息将对我们的需要做的数据报告起着关键性作用。
利用这些数据集进行分析，对数据分析师进阶是非常有帮助的。
有哪些公开的数据集可供练习？
1.ImageNet数据集：
ImageNet数据集主要用于机器学习以及计算机视觉研究领域。每条记录都包含边界框和相应的类标签。ImageNet为每个同义词集都提供了1000张图像，而且，你可以直接在ImageNet中查看图片网址。
2.COCO数据集：
COCO数据集是大规模的对象检测、分割和字幕的数据集，通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。该数据集具有针对80个对象类别的150万个对象实例。
3.鸢尾花数据集：
鸢尾花数据集是专门为初学者设计的数据集。借助这些数据，小白可以使用机器学习算法构建简单的项目。值得一提的是，该数据集中的所有属性都是真实的。鸢尾花数据集的大小很小，因此小白不需要对数据进行预处理。
所谓预处理，就是在处理数据之前，将数据进行整理和清除。比如，你现在正在做饭，你想找到胡椒粉，并把它洒到锅里。但是所有的作料都被你放到了一起，运气不好的话你要花很长时间才能找到胡椒粉。找到后，你准备撒到锅里，发现菜已经糊了。因此，我们事先要将作料摆放整齐，等做饭的时候才会更方便。
4.乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集：
乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集是机器学习中最流行的数据集之一。此数据集基于对乳腺癌的分析。
5.Twitter情绪分析数据集：
情绪分析是自然语言处理（NLP）中最常见的应用程序之一。你可以使用Twitter情绪分析数据集建立基于情绪分析的模型。众所周知，我们的川普同志可以说是Twitter的常驻“相声演员”，没准你还能浏览到他发表过的言论呢~
6.MNIST数据集：
MNIST数据集建立在手写数据上。该数据集易于初学者使用，有助于了解实际数据上的技术和深度学习识别模式。你无需花费太多时间对数据进行预处理。对于热衷于深度学习或机器学习的初学者来说，MINIST数据集是一个很好的选择。
7.Fashion MNIST数据集：
Fashion MNIST数据集建立在衣服数据上，可用于深度学习图像分类问题以及机器学习。该数据集易于初学者使用，你不需要花费太多时间在数据预处理上。同时，FashionMNIST数据集可以帮助你了解和学习实际数据上的技术和深度学习中的ML技术以及模式识别方法。
8.亚马逊评论数据集：
亚马逊评论数据集也是用于NLP（自然语言处理）的数据集。借助亚马逊评论数据集，你不仅可以了解到业务会出现的实质性问题，而且还能从中了解到近几年各种商品的销售趋势。没准研究着研究着，你也能开一家网店了。
9.垃圾短信分类器数据集：
垃圾短信分类数据集可以帮助你预测垃圾邮件。借助垃圾短信分类数据集，小白可以使用机器学习分类算法构建简单的项目。不仅如此，你还能学习到为什么你的手机能够自动识别出垃圾短信，想想就有些神奇呢~
‘肆’ JAVA是否能做人工智能的深度学习
这个问题很好，很有创意，也很符合现在科技的发展。
java是现在最火的编程语言之一。java开发人员每年都有很多新人进入这一行业。并且也是高薪的一类人群。但是伴随AI技术的不断发展和普及，人工智能已经从各个方面都走进了我们的生活中，例如智能家居已经很普遍了。科研方面，智能机器人的研发希望可以服务于需要我们人类生活的其他方面。
这里就开始说人工智能需不需要学习java。个人认为需要学习java，但是代替不了人类程序员。就目前的人工智能学习的状态来看，如果人工智能学java，根据不同的需求需要编相应的程序，未知的bug就有很大概率出现，在修复bug的情况下，还需要人类帮忙让它学习改bug的过程。这样是很长的一段路，但也肯定避免不了bug的出现。
‘伍’ java需不需要培训需要学到什么程度
JAVA自学难度比较大，JAVA编程虽然零基础也可以学，但是更适合有专业基础、逻辑思维能力强、有耐力的人去学习，要求对编程充满热情，最好是有一定编程基础的人，更容易入门。
中小型公司
说到中小型公司，泛指那些100人以上，500人以下的公司，是还算有所发展的公司，这类公司稍微会正规一点，招聘和培训可能会有自己的一套标准，比如学历上可能稍微做一些要求，技术上的把关更严格一点，除了Java基础知识和项目经历之外，可能还会考查你的debug能力，代码规范、异常处理能力，以及对一些Java高级特性的理解能力，可能最好多用过一些框架。
总而言之，这类公司选人的标准更加有体系，不会像一些特别小的公司，招人很随意，领导拍个板就行。
二三线互联网公司
这类公司范围就很广了，比如日薄西山的搜狐、新浪、360，或者迅雷、金山、猎豹，甚至是爱奇艺、携程这类现状比较不错的企业等等，这类公司挤不到BAT、TMD等一线互联网行列，但是在二三线阵容还算是比较不错的公司，它们对于人才的要求其实还是相对比较高的。
比如一般都会要求本科学历，对Java基础知识要比较熟悉，最好能够看过源码，如果没看过，那么源码方面的面试题好歹也要准备一下，除此之外，一般来说还会考察你的后端技术知识，比如数据库、网络、操作系统，考察的不会太难，能把面经上的知识点掌握了就算是比较扎实了。
这类公司一般不会考太复杂的题目，更希望招一些水平能力都是中等的人才，只要知识面能比较广，题目都能说到点子上，不需要掌握得特别深入，也可以有机会拿到offer。
一线互联网公司和独角兽
BAT、TMD等互联网名企都属于这类公司，这类公司和二三线互联网公司的发展差距还是比较大的，体现在公司的规模、市值、甚至是股价等方面，业务以技术为基础，因此这些公司的技术往往也是业界最顶尖的，比如阿里的云计算和中间件，头条的推荐算法、腾讯的游戏技术等等。
要进这些公司，不仅要做到之前那些事情：掌握Java基础、计算机基础知识，并且是非常熟练地掌握，你需要深入理解每一个知识点，因为面试官会不断深入地向你提问，了解你的知识深度，同时，你需要对源码有所理解，在读懂源码的基础上去理解框架的实现、JDK的实现。
另外，你需要对JVM有一个清晰的认识，不仅要了解其结构，垃圾回收原理，甚至还要知道如何在遇到线上问题时通过JVM调优来解决它们。
同理，你还需要对Java并发编程和网络编程的使用方法与底层实现原理非常熟悉，不仅仅答出NIO和BIO的区别，或者是synchronized和lock的区别，你还需要知道NIO的底层实现epoll是什么，synchronized对应的mutex lock是什么，lock和condition的实现原理又是什么，而lock本身也是通过AQS、CAS操作类等组件来实现的，其中的内容实在太多，绝不只是几道面试题就可以搞定的。
当然，除此之外，这些公司对数据库、缓存、分布式技术等方面的要求都会比其他公司要高得多，你最好要搞懂MySQL的存储引擎、索引和锁的实现原理，Redis缓存的数据结构、备份方式、底层实现。同时如果你能理解负载均衡算法、CAP理论，甚至是raft和paxos算法，以及分布式常用技术如消息队列、zookeeper等等，那么无疑也是可以为你加分的技能。
为什么大公司的要求这么高，因为它们是最好的互联网公司，要招的自然也是最优秀的人才，如果考察底层原理还不能满足他们筛选人才的需要，他们也会考察面试者的算法能力，比如LeetCode上medium难度的原题，或者是剑指offer的变式题等等，算法题相对考察理论基础而言，筛选度更高，可以淘汰的人也更多。
‘陆’ java语言在生活中常见到的有什么功能，跟外行怎么解释
Java因其强大的特性而成为最健壮的编程语言。它的一些特性是平台独立性、高性能、面向对象、支持自动垃圾管理等等。Java最近庆祝了它的 25 周年纪念日，并且不断更新以适应最新的技术进步。目前约有 30 亿台设备使用Java进行开发。Java有一个独特的设计，它结合了在任何机器上运行的灵活性。它一直是大量应用程序开发和主要技术进步的主要组成部分。在这篇博客中，我们将详细讨论现实生活中Java 的 10 大应用。
桌面图形用户界面
移动应用
人工智能
网络应用程序
大数据技术
游戏应用
商业应用
嵌入式系统
云应用
科学应用
1. 桌面图形用户界面
使用 Java 可以完美地设计桌面应用程序。Swing、AWT、JavaFX等API提供了一种开发 GUI 应用程序的现代方法。在桌面应用程序中使用 java 提供了一些奇妙的好处，例如易于学习、视觉反馈、同时显示多个实例等等。
2. 移动应用
Java 是一个跨平台框架，用于构建跨智能手机和其他小屏幕设备运行的应用程序。根据一项调查，Java 是移动应用程序开发中使用第二广泛的语言。使用 Java 创建的移动应用程序包括一些流行的应用程序，如Netflix、Twitter、Spotify等等。
使用 Java 构建移动应用程序的原因是：
有助于编写简单的代码
跨平台运作
与Kotlin的高度兼容性
高安全性
3.人工智能
Java是人工智能项目的最佳语言之一。它的基础设施很好地嵌入了智能软件，以增强人工智能编程。它具有惊人的功能，例如与用户更好的交互、易于调试、易于编码的功能、标准的小部件工具等等。Java的使用只是为人工智能过程带来了完美。
4. 网络应用
Java非常适合开发Web应用程序，因为它能够与大量系统进行交互。它允许我们创建与界面交互的动态Web应用程序。JSP、Web服务器、Spring、Hibernate的存在为 Web 开发过程提供了可行性。
使用 Java 进行 Web 开发有几个优点：
存在广泛的 API
优秀的 IDE 和工具
代码的可重用性
增强的安全功能
还有很多。
5. 大数据技术
它是一种软件实用程序，旨在从复杂的数据结构中分析和提取信息。它广泛用于其他技术，如深度学习、机器学习和人工学习。Java是大数据的一个观点。Java 常用于 ETL 应用程序，如Apatar、Apache Camel和Apache Kafka，用于提取复杂信息。进一步使用 Java 提供了显着的特性，如自动垃圾选择和堆栈供应系统。所有这些都为它提供了优于其他技术的优势，因此 Java 被广泛用于大数据技术。
6. 游戏应用
由于存在各种开源框架，Java 已被证明是游戏开发最理想的选择。像Mission Impossible III、Minecraft和Asphalt6 这样的流行游戏都是用 Java 开发的。它支持Dalvik虚拟机和jMonkeyEngine，它提供了构建 2 维和 3 维安卓游戏的高手。
7. 商业应用
Java 帮助我们为业务需求开发健壮的应用程序。它可用于从小规模应用程序开发到大型企业解决方案。该语言不断发展和更新，以满足最新的业务需求。它提供了增强的功能，
例如：
灵活集成
管理大型企业工作负载的强大性能
跨平台兼容性
还有很多。所有这些惊人的特性使 Java 成为最适合企业开发的解决方案。
8. 嵌入式系统
它是指小单元的组合，这些单元组合起来为更大的系统执行集体功能。Java已被证明是解决日益增加的软件复杂性的最佳解决方案。今天，大量开发人员在嵌入式系统中使用Java。Java有各种各样的库来简化开发人员的生活。这些可以被嵌入式应用程序简单地重用，这在很大程度上提高了生产力。此外，面向对象编程的存在使得即使经验极少也可以更轻松地开发嵌入式系统。Java的所有这些特性使开发人员可以更轻松地管理复杂的系统。
9. 云应用
云计算是指无需用户直接管理即可按需访问计算机资源。Java已进入云应用程序。它以可承受的成本为 IT 基础架构提供解决方案。此外，它还可作为创建云服务器和应用程序的平台。
10. 科学应用
Java具有增强的安全功能，这使其成为开发科学应用程序的最佳选择。它已成为编写复杂数学运算的强大工具。这些程序以高度安全和高效的方式设计。一些最广泛使用的应用程序（如 MATLAB）使用Java作为核心系统的一个组件。
Java 存在于软件开发的各个领域。Java 的应用程序甚至更多，例如分布式应用程序、企业应用程序、物联网技术等等，还有许多尚待探索。有很多编程语言，但 Java 仍然是大多数开发人员的首选。
到此这篇关于Java 在生活中的 10 大应用的文章就介绍到这了,更多相关Java 在生活中的应用内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
‘柒’ JAVA开发如何深度学习
第一个是基础。比如对集合类，并发包，类加载，IO/NIO，JVM，内存模型，泛型，异常，反射的学习掌握，在使用线程池时，因为使用了无界队列，在远程服务异常情况下导致内层飙升，怎么去解决？再举一例，由于对ThreadLocal理解出错，使用它做线程安全的控制，导致没能实现真的线程安全。还有遇到内存泄露怎么排插问题，怎么优化系统性能。
第二就是编程能力，编程思想，算法能力，架构能力。编程思想是必须的。
‘捌’ java好学吗
好不好学，是否能学好，这都取决于你自己是否想要学好，有没有这个信心，能否拿出执行力出来。你现在所看见的任何一名合格的Java程序员，它都是从零基础这个阶段过来的，所以这一关你必须走，没有哪个大牛是天生的，所以好不好学完全取决于自己。
无论你是线下报培训班，还是线上学网课，自学能力都是非常重要的。
推荐的学习方式：系统视频教程+书籍辅助+有人指导
视频教程：对于Java初学者来说，看视频学习也是最普通的方式，视频教程会把工作中常用的知识点进行讲解，而且视频一般都是分章分节，每一个小杰都只讲一个知识点，学习起来较为明确，但是视频教程尽量要完整，最好是一整套视频学习，这里推荐课呱呱平台，课程都是全栈的，知识点颗粒度很细，知识密度很浓，没学习环境很纯粹，非常适合深度学习。
书籍辅助：书籍便于对理论知识的补充，以便更容易理解Java面向对象核心设计理念和代码实践功能。
有人指导：大部分人都不可能全靠自己的能力把Java学的特别好，因为你不了解这个行业，也不知道该怎么学，完全零基础自学java想要找到工作，概率极低。所以建议如果真的想要做这样，尽量找人带带你，又不懂的可以直接请教，少走弯路，提高小捋，学习的质量决定以后工作的薪资和起点，还是应该重视起来。
希望能够帮到你哟~