学java的出去找实习好找吗?有经验的给点建议。。。

SmarkMeng 2011-06-18 07:05:46
原本是学网络工程的,但在这里完全找不到感觉,学校也没什么实验设备,整天上课,很少有实验,所以就把精力放到软件上了,本人自学了有一年的java,对SSH有一定的了解,跟着买的书写了两个JAVAEE的小项目,感觉还是要能找个实习练一下比较好,不知道大家平时都用J2EE做些什么样的东西,希望大家给点意见啊
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ydm62489783 2011-09-03
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[Quote=引用 2 楼 fendou1314 的回复:]

建议你去找实习的地方,你现在所掌握的在实践中可能并不是那回事, 书本上的东东,太理论了,多实践,做项目才能体现优越性。
[/Quote].
SmarkMeng 2011-07-05
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什么地方?[Quote=引用 14 楼 thtfpc1 的回复:]

我这里招实习生,QQ:229227781
[/Quote]
SmarkMeng 2011-07-05
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不好意思 最近有点忙 能说一下什么地方吗 回头加Q [Quote=引用 15 楼 linsond 的回复:]

我这里也招 QQ441848398
[/Quote]
linsond 2011-07-01
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我这里也招 QQ441848398
thtfpc1 2011-06-27
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我这里招实习生,QQ:229227781
土匪八号 2011-06-22
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如果你有做过项目的话找实习是非常容易的
y2009270076 2011-06-22
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祝你顺利
SmarkMeng 2011-06-22
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那就努力吧,我打算暑假去成都看看,自己找找看[Quote=引用 10 楼 y2009270076 的回复:]

[/Quote]
y2009270076 2011-06-22
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楼主,抱歉哈,没及时回复你,因为我最近忙着考试复习,望见谅哈
我也是网络工程专业的,呵呵,我们平时课不多,每周一半时间都没课,我就写写java程序,我比较喜欢java
并且java的资料也很多哦 我们java老师很好,所以就更喜欢java了,嘿嘿
y2009270076 2011-06-22
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[Quote=引用 4 楼 freeworkman 的回复:]

想好去哪了吗...你大几了
QQ :1187650061引用 1 楼 y2009270076 的回复:

我们两个情况很像啊,我也想出去实习
[/Quote]

我现在大二,这几天考试,我也不知道去哪里,外边我没有认识的人,放假只有留在学校一段时间跟着我们java老师做些东西了,他有个程序给我做,我前些时候做出来了,并且也用了,用的是struts2+hibernate。暑假我也就是再给程序添加一些功能,可这也不会花太多时间,做完后就不知道何去何从了
IT小世界 2011-06-21
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楼主在什么地方? 前阵子国-.信-.安软件工厂在招实习生,你们可以看下。现在情况我就不清楚了。你可以百度搜一下
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搂主加油!
祝搂主好运~~

java还可以吧。好找的。
SmarkMeng 2011-06-21
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在湖北,暑假去成都[Quote=引用 7 楼 gxaedu 的回复:]

楼主在什么地方? 前阵子国-.信-.安软件工厂在招实习生,你们可以看下。现在情况我就不清楚了。你可以百度搜一下
[/Quote]
小童 2011-06-19
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SmarkMeng 2011-06-18
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想好去哪了吗...你大几了
QQ :1187650061[Quote=引用 1 楼 y2009270076 的回复:]

我们两个情况很像啊,我也想出去实习
[/Quote]
SmarkMeng 2011-06-18
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嗯 我也是这么想的,就是想了解一下大家都在做什么,刚出去找实习一般都能做什么...[Quote=引用 2 楼 fendou1314 的回复:]

建议你去找实习的地方,你现在所掌握的在实践中可能并不是那回事, 书本上的东东,太理论了,多实践,做项目才能体现优越性。
[/Quote]
fendou1314 2011-06-18
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建议你去找实习的地方,你现在所掌握的在实践中可能并不是那回事, 书本上的东东,太理论了,多实践,做项目才能体现优越性。
y2009270076 2011-06-18
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我们两个情况很像啊,我也想出去实习
这个是完整源码 python实现 大数据 Spark pyspark 可视化大屏+Kafka+FastAPI+Vue3 【大数据毕业设计】基于Spark实时电商用户行为分析与预测(Python版本+pyspark+可视化大屏+Kafka+FastAPI+Vue3) 源码+论文 完整版 数据库Mysql 随着电子商务规模持续扩大,用户在浏览、加购、收藏与购买等环节产生的行为数据呈现高并发、高吞吐与强时效特征。传统离线批处理分析难以满足运营决策对实时性的要求。本文设计并实现了一套基于 Spark 的实时电商用户行为分析与预测系统,围绕“数据采集—流式计算—指标落库—可视化展示—销售预测”的完整链路展开研究与工程实践。 系统采用前后端分离架构:前端基于 Vue3、Element Plus 与 ECharts 构建管理端与数据大屏;后端采用 Python FastAPI 提供 RESTful 接口,并结合 JWT 完成管理员身份认证;实时链路以 Kafka 作为消息中间件承接行为事件,以 Spark Structured Streaming 完成按小时窗口的 PV、UV、加购、收藏、购买与销售额聚合;预测模块基于 Spark ML 线性回归对销售额序列进行建模,并输出 RMSE、MAE、MAPE 等误差指标。数据持久化采用 MySQL,数据库名为 db_ecommerce,核心业务表均以 t_ 前缀命名。 测试结果表明,系统能够稳定完成管理员登录、个人中心维护、行为与商品管理、实时统计展示、销售预测对比及流水线状态监控等功能,具备较好的可扩展性与教示范价值,可为电商运营提供实时洞察与辅助决策支持。 本文的主要工作包括:完成系统需求分析与总体架构设计;绘制实体属性图与实体关系图并完成八张核心业务表设计;实现基于 Kafka 与 Spark 的实时统计及销售预测链路;完成 Vue

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