2023年了,Java还能学么?

rundreamsFly 2023-04-03 12:58:19
加精

最近咨询的同学不知道应该选择哪一个行业?

简单给大家解释分析一下:

利益相关,仅供参考

目前互联网比较不错的岗位

后端:Java Python GoLang 大数据 Php 等

前端

测试

运维

产品

UI

算法

为什么我会推荐大家优先考虑Java ?

Python 侧重人工智能,人工智能门槛高大家心知肚明,不适合普通学生学习,如果学python 不走人工智能,只走单纯的后端开发,不管从薪资还是岗位数量上都无法赶得上Java的。

GoLang 我非常看好go的前景,但是他有个致命的缺点,就目前而言go多适用于大厂(这也是为啥go的工资高的原因),也就是说学了go大概率只能去大厂应聘,大厂好进与否我们都清楚。

大数据 没得说,就是sql boy 最好的方式就是先入行,然后转大数据,因此不建议作为第一个,并且门槛相对较高。

Php didi

前端 和Java不相上下,但是由于相对于后端远离业务,因此后期发展不如后端,大家可以问下身边的朋友,前端出身的管理很少,大多后端。

测试 无前途 无钱途 据我了解,小公司测试和开发薪资能差4k

运维 日夜颠倒,薪资不高,十分不建议【但是现在有运维开发这个岗位】。

产品 不属于开发,业务逻辑和沟通能力要求有要求,普通PM薪资同部门没有开发高,经常被怼或者怼别人

UI 对于toc 得公司很重要,但是大部分同学接触不到toc 项目。

算法看如图

img

Java 真的卷,但是岗位也多。学得多,但是不难。卷的原因是培训机构导致的,也就是说你卷的对象就是那些机构出来的同学。除去这些就不会那么难了。

在学习Java过程中都可以添加博主联系方式沟通交流
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2023Java还能学吗
拼手气红包 5.00元
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rundreamsFly 2023-04-11
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小众取数 哈哈

经海路大白狗 2023-04-03
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学前端

rundreamsFly 2023-04-03
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@经海路大白狗 大佬求带
经海路大白狗 2023-04-03
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@rundreamsFly 嘟嘟嘟,发车啦,快上车
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...

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