演算法員跳槽四年

⑴ 演算法工程師 就業前景

一、演算法工程師簡介
（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（
@之介
感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊，做這一行經常要讀論文；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）
1 機器學習
2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 數據挖掘
4 扎實的數學功底
5 至少熟悉C/C++或者java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R
加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）
二、演算法工程師大致分類與技術要求
（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：機器學習，模式識別
l
技術要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；
（2） 語言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；
（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；
（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；
（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；
應用領域：
（1） 互聯網：如美顏app
（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像
（3） 汽車領域
（4） 人工智慧
相關術語：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
（2） Matlab：商業數學軟體；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。
（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。
（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。
（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。
（二）機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：人工智慧，機器學習
l
技術要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大數據挖掘；
（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；
應用領域：
（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人
（2）醫療用於各類擬合預測
（3）金融高頻交易
（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦
（5）無人汽車，無人機

相關術語：
（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（三）自然語言處理工程師
包括
自然語言處理工程師
要求
l
專業：計算機相關專業；
l
技術領域：文本資料庫
l
技術要求：
（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；
（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；
（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；
（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；
（5） 數據結構和演算法；
應用領域：
口語輸入、書面語輸入
、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。

相關術語：
（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】

（四）射頻/通信/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信相關專業；
l
技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
l
技術要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；
（2） 信號處理技術，通信演算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；
（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；
（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學
應用領域：
通信
VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】
物聯網，車聯網
導航，軍事，衛星，雷達
相關術語：
（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。
（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。
（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】
（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元
（五）數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；
l
技術領域：機器學習，數據挖掘
l
技術要求：
（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；
（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；
（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】
（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構
l
加分項：數據挖掘建模大賽；
應用領域
（1） 個性化推薦
（2） 廣告投放
（3） 大數據分析
相關術語
Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（六）搜索演算法工程師
要求
l
技術領域：自然語言
l
技術要求：
（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；
（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；
（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。
（七）控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法
要求
l
專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l
技術要求：
（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動
（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；
l
加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；
應用領域
（1）醫療/工業機械設備
（2）工業機器人
（3）機器人
（4）無人機飛控、雲台控制等

（八）導航演算法工程師
要求
l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l 技術要求（以公司職位JD為例）
公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；
（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；
（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；
（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；
（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。

⑵ Java程序員的職業規劃是什麼

如果你是在校學生，務必要在學好基礎（比如計算機系統、演算法、編譯原理等等）的前提下，再考慮去進行下面的學習。第一部分：對於尚未做過Java工作的同學，包括一些在校生以及剛准備轉行Java的同學。

一、Java基礎首先去找一個Java的基礎教程學一下，這里可以推薦一個地址，或者你也可以參照這個地址上去找相應的視頻。學習Java基礎的時候，應該盡量多動手，很多時候，你想當然的事情，等你寫出來運行一下，你就會發現不是這么回事兒，不信你就試試。學完以上內容以後，你應該對Java有一個基本的了解了，你可以用Java語言寫出一些簡單的程序，並且你用的是最簡單的編輯器，比如記事本。這個時候，不要急於進入下一部分，留下幾天好好寫一些程序，盡可能熟悉這些基礎內容。

二、Web開發等你寫上幾天程序以後，你往往會比較迷茫，因為你寫的東西似乎看起來毫無用處，比如實現一個簡單的計算器，讀取一個文件等。這個時候你就應該去學著寫一些讓你覺得有意思的東西了，所以你應該學習更多的知識。這些內容主要是Web開發相關的內容，包括HTML/CSS/JS（前端頁面）、Servlet/JSP（J2EE）以及Mysql（資料庫）相關的知識。它們的學習順序應該是從前到後，因此最先學習的應該是HTML/CSS/JS（前端頁面），這部分內容你可以去上面的那個runoob網站上找。

你可以試著自己寫一些頁面，當然，你可以盡你最大的努力讓它變得最漂亮。這部分內容對於後端Java來說，理論上不是特別重要，但至少要達到可以自己寫出一些簡單頁面的水平。接下來，你需要學習的是Servlet/JSP（J2EE）部分，這部分是Java後端開發必須非常精通的部分，因此這部分是這三部分中最需要花精力的，而且這個時候，你要學會使用開發工具，而不能再使用記事本了，可以選擇eclipse。當你下載安裝好eclipse以後，請視頻中的教程一步一步去學習，一定要多動手。關於Servlet/Jsp部分視頻的選擇，業界比較認可馬士兵的視頻，因此推薦給大家。

當然了，我本人並沒有看過他的視頻，所以不好說的太絕對，如果大家自己有更好的選擇，可以堅持自己的，不要被我干擾。原本我也是打算出教學視頻的，但是由於時間問題，還是決定放棄了。但是如果你看視頻的過程中遇到了問題，歡迎來我的交流群提問，或者去斗魚觀看我的直播提出你的問題，直播地址和群號都在我的個人博客左側。最後一步，你需要學會使用資料庫，mysql是個不錯的入門選擇，而且Java領域里主流的關系型資料庫就是mysql。這部分一般在你學習Servlet/Jsp的時候，就會接觸到的，其中的JDBC部分就是資料庫相關的部分。你不僅要學會使用JDBC操作資料庫，還要學會使用資料庫客戶端工具，比如navicat，sqlyog，二選一即可。

三、開發框架當你學會以上內容以後，這個時候你還不足以參加工作，你還需要繼續深造。公司里為了提高開發的效率，會使用一些Java Web框架，因此你還需要學習一些開發框架。目前比較主流的是SSM框架，即spring、springmvc、mybatis。你需要學會這三個框架的搭建，並用它們做出一個簡單的增刪改查的Web項目。你可以不理解那些配置都是什麼含義，以及為什麼要這么做，這些留著後面你去了解。

但你一定要可以快速的利用它們三個搭建出一個Web框架，你可以記錄下你第一次搭建的過程，相信我，你一定會用到的。還要提一句的是，你在搭建SSM的過程中，可能會經常接觸到一個叫maven的工具。這個工具也是你以後工作當中幾乎是必須要使用的工具，所以你在搭建SSM的過程中，也可以順便了解一下maven的知識。在你目前這個階段，你只需要在網路上了解一下maven基本的使用方法即可，一些高端的用法隨著你工作經驗的增加，會逐漸接觸到的。

關於學習SSM框架的地址給大家推薦一個，這裡面有視頻，大家可以去觀看。四、找工作當你完成開發框架的學習以後，你就該找工作了，在校的找實習，畢業的找全職。與此同時，在找工作的同時，你不應該停下你的學習，准確的說，是你在以後都不能停下學習。上面這些內容你只是囫圇吞棗的學會了使用，你可以逐步嘗試著去了解更多的東西，網路是你最重要的老師。

第二部分：對於參加工作一年以內的同學。恭喜你，這個時候，你已經擁有了一份Java的工作。這個階段是你成長極快的階段，而且你可能會經常加班。但是加班不代表你就可以鬆懈了，永遠記得我說的那句話，從你入行那一刻起，你就要不停的學習。在這一年裡，你至少需要看完《Java編程思想》這本書。這本書的內容是幫助你對於Java有一個更加深入的了解，是Java基礎的升級版。這本書很厚，當初看這本書，我花了整整三個月。正常速度的話，應該可以在半年左右看完。我這里不要求過高，只要你在一年以內把這本書看完即可。當然了，我所說的看完，是充分吸收，而不是讀一遍就完事了，因此有些內容你可能會看不止一遍。總而言之，這個階段的核心學習思想就是，在工作中實踐，並且更加深入的了解Java基礎。

第二部分：對於參加工作1年到2年的同學。這部分時間段的同學，已經對Java有了一個更加深入的了解。但是對於面向對象的體會可能還不夠深刻，編程的時候還停留在完成功能的層次，很少會去考慮設計的問題。於是這個時候，設計模式就來了。我當時看的是《大話設計模式》這本書，並且寫了完整版的設計模式博客。因此，我要求大家，最多在你工作一年的時候，必須開始寫博客，而設計模式就是你博客的開端。

請記住，我所提的基本都是最低要求，因此不要有任何鬆懈的心理，否則五年後，你不要去羨慕別人高於你的工資，也不要去羨慕別人進入了某公司。這一年，你必須對於設計模式了如指掌，《大話設計模式》可以作為你的開端。此外，設計模式並不是你這一年唯一的任務，你還需要看一些關於代碼編寫優化的書。比如《重構 改善既有代碼的設計》，《effective java》。總而言之，這個階段，你的核心任務就是提高你的代碼能力，要能寫出一手優雅的代碼。

第三部分：對於參加工作2年到3年的同學有的同學在這個時候覺得自己已經很牛逼了，於是忍不住開始慢慢鬆懈。請記住，你還嫩的多。這個階段，有一本書是你必須看的，它叫做《深入理解Java虛擬機》。這本書絕對是Java開發者最重要的書，沒有之一。在我眼裡，這本書的重要性還要高於《Java編程思想》。這本書的內容是幫助你全面的了解Java虛擬機，在這個階段，你一定已經知道Java是運行在JVM之上的。所以，對於JVM，你沒有任何理由不了解它。

另外，在過去2年的工作當中，你肯定或多或少接觸過並發。這個時候，你應該去更加深入的了解並發相關的知識，而這部分內容，我比較推薦《Java並發編程實戰》這本書。只要你把這本書啃下來了，並發的部分基本已經了解了十之六七。與此同時，這個階段你要做的事情還遠不止如此。這個時候，你應該對於你所使用的框架應該有了更深入的了解，對於Java的類庫也有了更深入的了解。

因此，你需要去看一些JDK中的類的源碼，也包括你所使用的框架的源碼。這些源碼能看懂的前提是，你必須對設計模式非常了解。否則的話，你看源碼的過程中，永遠會有這樣那樣的疑問，這段代碼為什麼要這么寫？為什麼要定義這個介面，它看起來好像很多餘？由此也可以看出，這些學習的過程是環環相扣的，如果你任何一個階段拉下來了，那麼你就真的跟不上了，或者說是一步慢步步慢。而且我很負責的告訴你，我在這個階段的時候，所學習的東西遠多於這里所羅列出來的。

因此千萬不要覺得你已經學的很多了，我所說的這些都只是最低要求，不光是我，很多人在這個時間段所學習的內容都遠超本文的范圍。如果你不能跟上節奏的話，若干年後，如果不是程序猿市場還不錯的話，你很可能不僅僅是工資比別人低，公司沒別人好，而是根本就找不到工作。總而言之，這個階段，你需要做的是深入了解Java底層和Java類庫（比如並發那本書就是Java並發包java.concurrent的內容），也就是JVM和JDK的相關內容。而且還要更深入的去了解你所使用的框架，方式比較推薦看源碼或者看官方文檔。另外，還有一種學習的方式，在2年這個階段，也應該啟用了，那就是造輪子。不要聽信那套「不要重復造輪子」的論調，那是公司為了節省時間成本編造出來的。重復造輪子或許對別人沒有價值，因為你造的輪子可能早就有了，而且一般情況下你造出來的輪子還沒有現存的好。

但是對別人沒有價值，不代表對你自己沒有價值。一個造輪子的過程，是一個從無到有的過程。這個過程可以對你進行系統的鍛煉，它不僅考察你的編碼能力，還考察你的框架設計能力，你需要讓你的輪子擁有足夠好的擴展性、健壯性。而且在造輪子的過程中，你會遇到各種各樣的難題，這些難題往往又是你學習的契機。當你把輪子造好的時候，你一定會發現，其實你自己收獲了很多。所以，這個階段，除了上面提到的了解JVM、JDK和框架源碼以外，也請你根據別人優秀的源碼，去造一個任何你能夠想像出來的輪子。

第四部分：參加工作3年到4年的同學這個階段的同學，提升已經是很難了，而且這個階段的學習往往會比較多樣化。因為在前3年的過程中，你肯定或多或少接觸過一些其它的技術，比如大數據、分布式緩存、分布式消息服務、分布式計算、軟負載均衡等等。這些技術，你能精通任何一項，都將是你未來面試時巨大的優勢，因此如果你對某一項技術感興趣的話，

這個時候可以深入去研究一下。這項技術不一定是你工作所用到的，但一定是相關的。而且在研究一門新技術時，切忌朝三暮四。有的同學今天去整整大數據，搞搞Hadoop、hbase一類的東西。過不了一段時間，就覺得沒意思，又去研究分布式緩存，比如redis。然後又過不了一段時間，又去研究分布式計算，比如整整Maprece或者storm。結果到最後，搞得自己好像什麼都會一樣，在簡歷上大言不慚的寫上大數據、分布式緩存、分布式計算都了解，其實任何一個都只是浮於表面。到時候面試官隨便一問，就把你給識破了。

一定要記住，作為一個程序猿，平日里所接觸的技術可能會很多，但是想要讓一門技術成為你的優勢，那麼一定是你對這門技術的了解強過絕大多數人才行。因此在這個階段，你就不能再簡單的去學習前3年的內容了，雖然前面的學習如果還不夠深入的話依舊要繼續，但這個時候你應該更多的考慮建立你的優勢，也可以稱為差異性。差異性相信不難理解，就是讓你自己變得與眾不同。你前面三年的學習足夠你成為一名基本合格的Java開發者，但你離成為一名優秀的Java開發者還有很大的距離。

所謂優秀，即能別人所不能。而你前三年所學習的內容，是很多做過幾年的Java開發都能夠掌握的。那麼為了讓自己有差異性，你就需要另闢蹊徑，找一個方向深入研究下去，以期在將來，你能夠成為這個領域的專家，比如分布式計算領域的專家，大數據領域的專家，並發領域的專家等等。此外，你除了建立你的差異性之外，還要去彌補你基礎上的不足，直到現在，我都沒有提及基礎知識。原因是基礎是很枯燥無味的，學的太早不僅容易懵逼，而且懵逼的同時還容易產生心理陰影，以至於以後再不想去研究這些基礎。但基礎又是你深入研究一些領域時所必須掌握的，比如你去研究分布式計算，你不懂演算法你玩個毛毛？比如你去做分布式緩存，你對計算機系統的內存不了解，你如何去做緩存？

如果你的基礎本來就非常強，那麼恭喜你，相信你在之前的工作中已經充分體會到了這些基礎對你的幫助。但我相信大部分人的基礎都很薄弱，哪怕是科班畢業的人，很多人也不敢說自己當初的基礎學的多麼強大，比如演算法、計算機系統原理、編譯原理這些。但是每個人時間都是有限的，而且這些基礎的書籍每一本讀下來，沒個一年半載的，還真拿不下來，因此還是要有所抉擇的。雖然藝多不壓身，但問題是藝多是有代價的，是需要你付出時間和精力的，而我個人更贊成在同等代價的情況下獲取最大的收獲。

首先，我比較推崇的基礎書籍有三本，分別是《深入理解計算機系統》，《tcp/ip詳解 卷一、二、三》，《數據結構與演算法》。其中TCP/IP有三本書，但我們這里把這三本看成是一本大書。這三本分別適合三種人，《深入理解計算機系統》比較適合一直從事Java Web開發和APP後端開發工作的人群。《tcp/ip詳解 卷一、二、三》比較適合做網路編程的人群，比如你使用netty去開發的話，那麼就要對TCP/IP有更深入的了解。而《數據結構與演算法》這本書，則比較適合做計算研究工作的人，比如剛才提到的分布式計算。另外，我要強調的是，這里所說的適合，並不是其它兩本對你就沒有用。比如你做Java Web和APP後端開發，《tcp/ip詳解 卷一、二、三》這本書對你的作用也是很大的。這里只是分出個主次關系而已，你要是時間足夠的話，能把三本都精讀那當然最好不過了。

但如果時間有限的話，那麼就先挑對你幫助最大的書去讀。理論上來講，這一年你能把這三本其中一本精讀下來，就已經非常厲害了。有了基礎，有了前面的工作經驗，你就可以去開拓屬於你的領域了。在這一年裡，一定要規劃好自己的領域，建立好自己的優勢，製造出差異性。如果你對自己的領域不夠清晰的話，隨著你工作的時間日益增多，你接觸的技術會越來越多，這個時候，你很容易被淹死在技術的海洋里，看似接觸的技術越來越多，會用的也越來越多，但你毫無優勢。有的同學可能會問，「我，我也不知道我的領域是什麼啊？怎麼辦呢？」對於這種人，我只想說，「卧槽，這還問我？要不幹脆我替你學習得了，好不好？」

第五部分：參加工作4年到5年的同學經過前面一年的歷練，相信你在自己所鑽研的領域已經有了自己一定的見解，這個時候，技術上你應該已經遇到瓶頸了。這個時候不要著急提高自己的技術，已經是時候提高你的影響力了，你可以嘗試去一些知名的公司去提高你的背景，你可以發表一些文章去影響更多的人。當然，你也可以去Github創建一個屬於你的開源項目，去打造自己的產品。

這次的開源項目不同於之前的造輪子，你這個時候是真的要去盡量嘗試造出來真正對別人有價值的輪子。技術學到這個階段，很容易遇到瓶頸，而且往往達到一定程度後，你再深入下去的收效就真的微乎其微了，除非你是專門搞學術研究的。然而很可惜，大部分程序猿做不到這一步，那是科學家做的事情。這個時候提高影響力不僅僅是因為技術上容易遇到瓶頸，更多的是影響力可以給你創造更多的機會。程序猿在某種程度上和明星很像，一個好的電視劇和電影就可以成就一批明星，程序猿有的時候也是，一個好的項目就可以成就一群程序猿。比如國內幾個膾炙人口的項目，像淘寶、支付寶、QQ、網路、微信等等。這每一個項目，都成就了一批程序猿。我敢說，這裡面任何一個項目，如果你是它的核心開發，光是這樣一個Title，就已經是你非常大的優勢。更何況還不止如此，Title說到底也是個名頭，更重要的是，這種項目在做的時候，對你的歷練一定也是非常給力的。

而你如果想要參與這樣的項目，除了靠運氣之外，影響力也是很重要的一個手段。比如你在分布式計算領域有一定的影響力，那麼如果有什麼好的關於分布式計算的項目，對方就很可能會邀請你。就算人家不邀請你，你自己主動去面試的時候，對方如果知道你在這個領域的影響力，也肯定會起到很大的作用，而這個作用，甚至可能會超過你現在的技術能力。所以，在這個階段，你最大的任務是提高自己的影響力，為自己未來的十年工作生涯那一天做准備。如果你能夠靠你的影響力和以前積累的技術，參與到一個偉大的項目當中，那麼你後面的五年也就有著落了。當然了，我現在滿打滿算，做程序猿也就4年半不到，因此關於4年到5年這一部分，我的見解不一定是對的，就算是對的，也不一定是適合任何人的。

所以，希望大家自己有的判斷力，去決定到底該如何度過這一年。結語本文到此就基本結束了，整篇文章很長，但其實主要就說了兩部分內容，一個是社招面試的准備，一個是Java生涯的學習。關於這兩部分，我已經給出了自己的見解，但是還是那句話，每個人吸收知識的時候，都要有抽取精華，去除糟粕的能力。我所說的，可能有些是對的，有些是錯的，有些是適合你的，有些是不太適合你的，你要自己能夠判斷。其實你在生活和工作當中也是一樣的，你身邊的人形形色色，有的人你喜歡，有的人你很討厭。但其實你喜歡的人也有缺點，你討厭的人也有優點。你要學會從你討厭的人身上學會他的優點，千萬不要一棒子打死，這只會讓你失去很多學習成長的機會。好了，說了這么多了，就到此為止吧

⑶ 程序員的工資這么高，為什麼還會有人離職

1.團隊暮氣太重，產品方向不明、市場不明，改需求改到天荒地老。

2.老闆的總是跟你談理想，畫大餅，讓加班，給低工資，還說這是歷練，熬過去就好了。

3.壓榨得太厲害，加班太厲害，一直掉頭發，快禿頭了。沒有培訓，連程序員自己自學的時間都被加班佔用，身體和技術很難提升。

4.此外，不少的程序員也有年齡層面的恐慌。

因為一些程序員已經認識到，程序員過了三十幾歲大部分都不好找工作，年齡太大沒人要，不如趁年輕把工資跳高，總比年齡大了後悔好