两个java工作如何选择？网管软件还是 j2ee网站

biti509 2006-12-18 10:41:31

各位有工作经验的给小弟指点迷津

我有两个工作可去
私营通信设备公司（光纤接入）做网管软件 5k
长城软件去做j2ee方向（税务，工商等） 4k

到底去哪个更有前途啊？

我觉得工资倒是其次了，关键是以后对自己的发展
长城的就是做政府的那些项目
进了通信公司感觉有点转行了，它的核心还是通信设备制造

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laoxing521 2006-12-20

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我想楼主的犹豫主要是因为有一千块的价差

如果价格相同，估计楼主会选2了

我觉得选择不能只看当前，还要看楼主对自己今后的职业规划是个啥样

哪个跟你的奋斗目标靠得近就选哪个啦

biti509 2006-12-20

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我的工作经验不多，个人感觉做网管软件（公司说只用java）出来面要窄些，我真不清楚以后技术上或其他方面（管理等等）的发展方向，大家多给意见

aaassd 2006-12-20

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你选择1。
理由：

1、从技术讲，要别选择2难些，涉及面更广些，（我做了一年多的网管软件）。
2、你选择2只是对你以后就业也就多了一些业务知识，如果你还是在这些业务内选择，你的就业面还是一样窄。

yeshucheng 2006-12-19

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第二个对以后的择业有余地

fxbird 2006-12-19

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用什么语言？我觉得网管软件好，这是书上学不到的东西，而j2ee，随便找本书学几个月就能做了。

oxoxo 2006-12-19

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选2，1感觉太专了，如果项目干完没活了，那就惨了

flyIce945 2006-12-19

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我现在学的是j2ee.
lz是刚毕业吗?

jadele 2006-12-19

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j2ee

Ryo_Hazuki 2006-12-18

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长城软件去做j2ee方向

↑ 点击上方蓝字关注我们，和小伙伴一起聊技术！程序媛是程序员大军中一道美丽的风景线，今天的这篇文章就选取了一些女程序员们的故事，希望当所有人了解了他们的经历后，能让这个“重男轻女”的社会变得可以给女程员以更多平等的机会和条件，以及相应的尊重。下面分享几位女程序员的故事，我们一起来看一看： Shaofei—

程序员是程序员里美丽的风景线，希望这些女程序员的经历能让我们在这个“重男轻女”的社会中可以给女程员有更多平等的机会和条件，以及相应的尊重。因为，她们其中不乏优秀的程序员，而且在心态、态度和努力上还强过很多男性程序员，很多东西都值得我们大家向她们学习。这篇文章选取了许多女程序员的故事，但是并不想讨论女孩子是不是适合做技术，这不值得讨论，因为，在“一个女程序员的故事”中我们已经知道，态

女程序员是程序员里美丽的风景线，希望这些女程序员的经历能让我们在这个“重男轻女”的社会中可以给女程员有更多平等的机会和条件，以及相应的尊重。因为，她们其中不乏优秀的程序员，而且在心态、态度和努力上还强过很多男性程序员，很多东西都值得我们大家向她们学习。这篇文章选取了许多女程序员的故事，但是并不想讨论女孩子是不是适合做技术，这不值得讨论，因为，在“一个女程序员的故事”中我们已经知道，态度和努力才是原

内容概要：本文档系统讲解了创意版烟花的完整实现路径，从粒子系统原理出发，深入剖析烟花效果的五大核心阶段——上升、爆炸、扩散、衰减与拖尾，并基于四种技术栈（HTML5 Canvas、Three.js、Python Pygame、AI音乐节拍同步）提供可运行的完整代码方案。文档涵盖基础实现、视觉增强（形状变化、闪烁、二次爆炸）、交互升级（鼠标拖动、手势控制）、性能优化（对象池、渲染优化）、部署上线（GitHub Pages、Vercel）及创意拓展（文字烟花、数据可视化、协同互动），形成“原理→编码→调优→部署→创新”的闭环学习链路。同时融入Web Audio API节拍检测、滑动窗口动态阈值等实用算法，助力开发者打造兼具美观性与技术深度的动态视觉作品。; 适合人群：具备基础编程能力的前端开发者、Python爱好者、多媒体交互设计人员，以及希望提升图形编程与动效设计能力的工作1-3年研发人员；也适用于教学演示、作品集建设或创意项目原型开发。; 使用场景及目标：①掌握粒子系统在动画与游戏开发中的底层实现机制；②实现网页端与桌面端的高性能烟花特效；③构建音乐可视化、数据艺术、互动装置等融合型项目；④学习从代码实现到线上部署的全流程工程实践。; 阅读建议：建议按照“Canvas基础→进阶优化→3D/Pygame/AI扩展”的路径逐步实践，重点关注参数调优表与性能优化策略，在调试中理解每行代码的作用；对于音乐同步等复杂功能，可先运行成功案例再深入算法逻辑，结合实际项目需求灵活组合各项技术模块。

使用开源合成患者生成器Synthea创建的电子健康记录EHR数据集，模拟真实患者病史，包含人口统计学信息、诊疗记录、疾病、药物、过敏、程序、护理计划和保险覆盖。由于数据完全合成，不包含真实患者健康信息PHI，不受隐私或HIPAA限制，适合作为研究、教育和机器学习实验的理想数据源。

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