java深度学习
⑴ 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。
⑵ 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~
⑶ 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。
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
先看看如下这拍梁幅图，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，行闭贺谈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—pythonweb(强化编程基础)_数学基础补充(线性代数、概率统计、离散数学)_pythonnumpypandas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—pythonnumpypandas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，两周的时间就轿碰没问题，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。
⑷ 考研选择Java还是深度学习今年刚高考完400分。
我的建议可能是选择深度学习好一郑卜点，说实话现橘禅在Java的开发并不缺人，不过也要看具体的专业方向，喊伍穗我个人建议深度学习，同时如果你的理科不够硬的话，那么选择Java也不错。
⑸ 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。
⑹ java 学习网站
java 学习网站有Coursera、Java世界、Javased等。
1、 Coursera
这是视频讲座的最佳站点。您可以从顶尖学校的着名教授那里找到很多优秀的计算机科学课程告让。其中一些甚至是某些计算机科学领域的发明者。
5、Program Creek
与上述10个网站相比，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网站尚未编写的主题，并且每篇文章始终都包含漂亮的图表或代码示例。它包含由研究和行业人士撰写的文章，并且始终与Java开发人员共享高质量的材料。希望有一天它也会在某人的前十名列表中被提及。
(6)java深度学习扩展阅读
学习Java最重要的是坚持，要有坚定的目标。这一点有点老生常谈了，但是事实就是如此，你如果静不下心，如果耐不住寂寞，如果不能坚持，那么你永远都无法真正掌握一门技能。纵然你再有天赋，不坚持，永远到不了终点。
我学习Java快一年了，这一年中，多次差点荒废掉，能够坚持到现在，很大程度上是因为我喜欢计算机，我打算转行到It，这一切自始至终都是我所想的，我觉得你只有想清楚了自己得而学习目的，你才能更好的坚持，也才能更好的继续学习。
⑺ 为什么程序员一定要会深度学习
对于深度学习，我也是一个初学者，能力有限，但这些的确是我现在的真实想法，我也会按这个思路去尝试。
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我是一个好奇心很重的人。深度学习刚开始流行的时候，我就做过简单的学习。当时我的结论是短期内，深度学习只能在弱智能徘徊滑州亮，很难进展到强智能。
这个结论在今天看来，也不算过时。但真正被深度学习给Shock到，是去年和某教育APP的CEO同学聊天。他告诉我，在教育这个垂直领域，他们的语音识别率已经比讯飞要高了，依赖于大量的数据;更NB的是，加上NLP，他们的AI已经可以帮老师改主观题了。主观题啊，就是数学的问答题，语文的作文。
这让我开始重新思考弱智能。
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完全依靠强智能的应用场景，会产生很多问题。比如自动驾驶，要想在中国这种交通环境下运行，一时半会儿是不行。即使是一个看起来简单的问答机器人，也没一家真正做好，你多问siri几句，她很快就晕了。
经常关注我微博同学会知道，我最喜欢说的一句话就是：“能自动化的，要自动化;不能自动化的，要半自动化”。
在人工智能上，这个法则似乎依然是有效的。既然现在强智能还不够强，那么为什么我们不用弱智能+人工确认的方式，来实现“半智能化”呢：用机器帮你做预选，你来做最终选择，虽然依然包含了人工干预，但却可以把生产效率提升几十倍。
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有同学和我说，找不到应用深度学习的场景，这是因为太执着于强智能，想让机器独立处理所有事情;如果使用“半自动化”的思路，迹御你会发现遍地都是场景。
最典型的场景就是“按需求进行组合搭配”。拿今天小程序举例，小程序在框架层上，将功能分隔到了page的粒度，这使得小程序的组件会很好的被重信宽用;而在设计上，小程序提供了统一的官方指导风格，所以不会出现太多个性化的东西。
我需要一个用户资料管理，xpminstalluser-profile;我需要动态Feed流，xpminstallfeed-timeline。
然后这货就喊着要去做，还在GitHub上开了个坑，据说SDK已经写完，安装器年前能开始内测。
然后我告诉他，你得赶紧做，从长远看，通用应用最后是不太值钱的，因为很快就有开源项目把它做得很好。真正值钱的是，下沉到行业里边的应用。比如说吧，同样是用户资料页，房地产行业的、猎头行业的以及技术社区的会完全不一样。但区别也就是添加几个行业特定的字段而已。大量的“二次开发”工作，才是最为琐碎又最为挣钱的。
这就是典型的可以用上深度学习的场景。通过抓取对应行业的H5页面，我们很快就可以把各个行业需要哪些可能的字段给整理出来，然后把这些交给机器进行学习，当再有新的需求进来的时候，机器就可以自动配好预设字段。机器会出错么?当然。但哪怕是80%的准确率，也已经可以节省掉好几个程序员了。
为什么我要学深度学习?因为这背后是TM白花花的银子。
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其实细心的同学会发现，我一直说的是“深度学习”而不是“机器学习”。
因为我的目的很简单，那就是用。在学习第一年，我给自己定的目标不是要理解“机器学习”的原理，而是要把“深度学习”用到自己产品的方方面面。
先学“深度学习”还有一个好处，那就是不用太多“机器学习”的基础。能把tensorflow、kears这种开源框架搭起来，然后喂数据，然后看结果。等到优化的时候再去补知识点。
因为深度学习更像是一个黑盒子，现在很多专门搞深度学习的同学也说不清楚为什么要建三个层、要放四个节点;什么情况下用什么激活函数。只说通过实践+观察数据慢慢调整。这简直就是新手上路的最好切入点嘛。
如果不想在本地搭建环境，AWS上已经有可以用的镜像，基于API的深度学习服务也日益增多。这东西就像水电气一样，用比学重要。
也有同学严谨的指出，很多场合下，机器学习的其他方法远比深度学习有效。他们是对的，如果说学好整个机器学习，可以做到90分;那么光用深度学习，可能只有70分。但现在绝大部分的程序，连TM一点智能都还没用上呢。从零分到70分，只需要把深度学习用起来。
为什么我要学习深度学习，因为这TM的性价比太高。
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⑻ springboot项目怎么调用深度算法
您好，springboot项目调用深度算法的具体方法如下:
Spring Boot是一个快速开发的Java框架，它可以让开发者快速构建Web应用程序。深度学习算法是一种机器学习算法，它可以处理大量的数据并从中学习。
要在Spring Boot项目中调用深度学习算法，需要先选择一个合适的深度学习框架，例如TensorFlow、Keras或PyTorch。然后，需要将深度学习模型集成到Spring Boot项目中。
一种常见的方法是使用Java API来调用深度学习模型。例如敏帆轿，可以使用TensorFlow Java API来加载和运行TensorFlow模型。这需要将深度学习模型导出为TensorFlow SavedModel格式，然后使用Java API加载模型并调用它。
另一种方法是使用REST API来调用深度学习模型。这种方法需要将深度学习模型部署到一个Web服务器上，并使用REST API将模型暴露给Spring Boot应用程序。然后，可以使用Spring Boot的RestTemplate或Feign客户端来调用深度学习模型的REST API。
无论使用哪种方法，都需要确保深度学习模型能够正确地处理输入数据，并返回正确的桥肆输出。此外，还需要考虑模型的性轿山能和可扩展性，以确保可以处理大量的请求并快速响应。