三、计算机基础知识的梳理 四、C++ 方向的深入学习路线 五、项目 + 亮点 + 面试的一些思考 六、总结 前言 Linux C/C++ 从零基础到大神的学习路线，自己的真实学习路线，干货很多，建议收藏，认真阅读。 在校期间，...

一、究竟何为面向对象？一、究竟何为面向对象？\color{blue}{一、究竟何为面向对象？} 首先，面向对象是一种思想，它呢是基于面向过程而言的，这种思想是对数据的一种优化这种思想是对数据的一种优化\color{red}{...

去年十月份的时候，我分享了一篇关于我三年大学的文章：普普通通，我的三年大学，说实话，这篇文章还是激励了不少小伙伴，给很多人带来了动力。写这篇那会，我刚结束了自己的秋招，结束秋招的那一刻，可以说是 2019 ...

小白不知道java中什么是代码点和代码单元，求大神指导。可能是我底层知识欠缺，书上解释的看不太懂，求大神指导一二啊。。。要通俗点的，感激不尽！

先说明，本文说的是技术架构，而不是业务架构，另外，这个架构是指目前比较热门的高并发大数据的...1 刚开始，只知道架构师很挣钱，但不知道该学什么 我自认为还算比较上进，所以，在java高级开发的岗位上也是不...

前言：（我尽量会讲的比较比较详细，然后我们跳过深的话题，涉及一...（希望大家能够耐心看完，底层我尽量不涉及太多，只要大致懂每个环节是什么就行。这里涉及硬件，底层，软件等等一些知识）。-----------不管你...

 IO操作，才程序中比较普遍，JAVA 中提出了IO/NIO 的概念，也一直在说NIO 比IO快，一直不知道原因，就想memcache 和ehcache 比较优劣一样，这些东西得自己看看如何实现的，才 知道区别，从而才知道优劣以及试用范围...

有好几次，当我想起来的时候，总是会问自己：这个决定是正确的吗？是明智和理性的吗？其实我一直在认真思考这个问题。开门见山地说，我当初放弃Go语言，就是因为两个“不爽”：第一，对Go语言本身不爽；第二，对Go...

CSDN，不要抛弃我啊。

我很想知道最最基本的工作原理，但是大学里好多课程，数字逻辑，计算机组成原理，只是从不同层次上解释了计算机的工作原理，很可惜的是，我并没有把知识穿起来。看了很多人的回答，大家也只是解释了一部分问题，没有...

我刚大学毕业的时候是2010年，什么都不会，只会点c，后来介绍去做JavME，做了一年，后又做了一阵子Java企业级开发。感觉这不是我想要的工作，在这段时间里面，除了实际编程能力有了提高，其他的没学会什么，也没有...

公司新来了个同事，级别比我高一级，技术一流，来了之后把现有项目的性能优化了一遍，给公司省了不少成本。后来才知道，他竟然是个「把烂牌打出王炸」的存在。他叫老徐，我希望通过他的故事，帮你找到...

本系列博客学习由非官方人员 半颗心脏 潜心所力所写，仅仅做个人技术交流分享，不做任何商业用途。如有不对之处，请留言，本人及时更改。 1、 Esp8266之 搭建开发环境，开始一个“hellow world”串口打印。 2、 ...

你们也知道丙丙一直都是创作鬼才来的，所以我肯定不会一本正经的写，我想了好几个切入点，最后决定用一个完整的电商系统作为切入点，带着大家看看，我们需要学些啥，我甚至还收集配套视频和资料，暖男石锤啊，这期是...

论能力，我还达不到架构师的水平，所以我目前还在不断努力。 之前我写过一篇博文，架构师更多的是和人打交道，说说我见到和听说到的架构师升级步骤和平时的工作内容，反响不错，所以今天我再回顾下我在架构师方面...

【写在前面】曾经的曾经，亦或现在的现在，你是否也会经常望着窗外，看着蓝天，任由思绪无限飘荡…想着自己不安的现状，想象着自己炫酷的未来，今天让欧阳告诉你，一切皆有可能！ 作者：欧阳 我时常骑着我的永久...

Java学习这一部分其实也算是今天的重点，这一部分用来回答很多群里的朋友所问过的问题，那就是你是如何学习Java的，能不能给点建议？今天我是打算来点干货，因此咱们就不说一些学习方法和技巧了，直接来谈每个阶段要...

专科学渣，是怎么在短短数年完成自我救赎成为阿里技术专家的？

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达https://www.zhihu.com/question/268886169/answer/500126753本文仅做学术分享，...

同时，这篇文章是面向一些初入行的朋友进行一些相对中肯一点的分析和建议而已，虽然有浓厚的个人色彩，但我还是尽量以事实说话，以代码说话，大牛们就不要拿自己的牛逼经验来这里装逼了，当然，你如果非得来跟我撕，...

但是需要注意 这个帖子里有一点是不明的可能是各个Jdk版本不一致 ：在sum公司提供的Jdk1.8中ArrayList扩容的时候并不会+1 源码是 ：原长度+元长度>>1 其他的讲的都很不错 包括加载因子 ...

儿子：其实真有点胖，老公立刻瞪了儿子一眼：小孩子不知道别乱讲，你妈妈这身材我喜欢。然后，趁老婆不注意狠狠的教训了儿子：以后说话注意点，减肥药很贵的，你要告诉你妈，少吃点饭不就减下去了。都是套路啊……】...

当然，大部分人都是在问我怎么学习，自己不知道该怎么学了，让我出个主意啥的，真正讨论问题的并且加了我好友的，大概只有两个吧。因为总有人陆陆续续的加我并且问我怎么学习啊啥的，一个一个回复

然后问我springmvc里面有的参数的设定，问的是细节，然后问我如果传的多个值是一个对象的属性，问我如何处理，我说直接在后端接收为对象就行了，然后突然问我http怎么传对象，这里有点不明白面试官想问啥，...

谈一个普通211计算机研究生学渣的Java后端开发的面试...在如此特别背景的一个午后，窗外阳光明媚☀️，促使我萌生了写一篇博客的想法，记录一下去年秋招的点点滴滴，想着给实验室的师弟师妹们留下点什么。因此这篇文...

网上synchronize分析太多了，但是真正去证明的很少。...在分析synchronize时肯定避不开对象头这个最关键的点，这里我们使用openjdk提供jol-core包就能帮助我们打印出对象信息方便我们下面的判断。我这里随便创...

​这是我的第61篇原创文章 ...大家可能不知道，我并不是「计算机专业的，在大学都是自学编程、单片机、嵌入式的」，和计算机专业的学生还是有些差距。 要是说单片机、嵌入式我还能给您倒腾倒腾，毕竟大学期间还...

面了三次了，总算虐了一次面试官了

本视频是智捷课堂推出的一套“Java语言学习立体教程”的视频第二部分，读者以及观看群是初级小白，通过本视频的学习能够成为Java大牛。本主要内容包括：面向对象基础、什么是对象、继承与多态、抽象类与接口、枚举类、Java常用类、内部类、Java 8函数式编程基础——Lambda表达式等技术。 掌握JavaSE

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。