Ⅰ 關於程序員職業生涯規劃
鏈接:http://pan..com/s/1p1G4NCUtPNVvkkXE7qxFbQ
程序員進階攻略。如何才能持續成長,是每一個程序員都繞不開的話題。入行之初,你可能會困惑於技能選擇的方向和掌握的方法;編程前期,你可能會苦惱於Bug的調試與修復;技術水平達到瓶頸期,你可能又急於尋求突破和上升。除此之外,職業倦怠了,如何去面對?技術停滯了,如何去解決?人到中年,是選擇工作還是選擇生活?換工作?換城市?換方向?如是種種,磨蝕著曾經的樂觀和現在的不甘,是放任自流還是逆流而上?
課程目錄:
開篇詞 (1講)
開篇詞 | 程序行知:走在同樣的路上,遇見自己的風景
征途:啟程之初 (4講)
01 | 初心:為什麼成為一名程序員?
02 | 初惑:技術方向的選擇
03 | 初程:帶上一份技能地圖
04 | 初感:別了校園,入了江湖
修煉:程序之術 (10講)
05 | 架構與實現:它們的連接與分界?
......
Ⅱ 程序員可以在抖音上直播嗎
可以的,並不是所以程序員都是要無腦加班,只能說看你有沒有項目做了,好了,題外話不多說了。
Ⅲ 從程序員轉做主播怎麼樣
當然可以啊
從行業來講,直播本來也是一個包羅萬象的行業。如果題主可以從程序員工作、生活中找到閃光點,自然也開始通過平台進行放送吖。
但無論如何,這種跨度比較大的轉行還需三思而後行。
Ⅳ 做程序員8年了感覺好累,有沒有其他好的行業推薦
上周做了幾次咨詢,來訪都是三十多歲的程序員,每個人對年齡都表露出深深的焦慮。這周一和知乎一個話題的策劃者電話聊選題,選的也是35+的互聯網人何去何從。這不由又喚起了我對年齡焦慮的思考,索性來談談大齡程序員的未來吧,獻給所有找我做咨詢的程序員們,也獻給所有為年齡而焦慮的互聯網人。
首先我會講下年齡焦慮的本質,然後會談談大齡程序員的8種出路,最後會聊聊如何選擇自己的方向。
年齡焦慮的本質是競爭力不足
所有和我聊年齡的程序員,聊到最後,都會確認這個事實:所謂年齡焦慮,焦慮的根本不是年齡,而是競爭力相較於年輕人,逐年下降。
這才是年齡焦慮的本質——競爭力不足。
介紹兩個簡單的方法。
第一個方法是以終為始,面向未來做決策。
也就是說,你先設想你想要的目標,想過的生活,想成為的樣子,然後來倒推,自己現在該怎麼去做。
有的人可能想不清楚未來會怎樣,介紹一個小技巧——找榜樣。通過榜樣的工作和生活狀態,來明確自己想要的,然後你再來倒推。
第二個方法是貪婪演算法,不管未來會怎樣,總是基於現在,做出在當前看來是最好的選擇。
比如現在你覺得自己要是在技術上多投入時間,可能快速提升技術水準,還可能拿到更高薪水,那就傾盡全力去鑽研技術,先不管別的,幹上兩年再看。
比如在你現在的公司里,管理者有更大的權力和回報,這深深的吸引著你,那你就想盡辦法去搶管理的坑,先搶到再說,不管別的。
所有的方法,都是紙上談兵,最重要的,是你結合自己的情況,落地執行。
Ⅳ 2024年黑馬程序員Java學習路線圖
黑馬程序員Java學習之旅
黑馬程序員精心打造了一站式的Java學習路徑,為編程新手和進階者提供了豐富的資源。超過12萬節免費直播公開課和精品視頻教程,累計播放量突破億次,成為程序員成長的有力助手。
Java學習路徑概覽
實戰與技術進階
簡訊平台與面試專題
黑馬程序員的Java項目涵蓋高可用簡訊平台開發,深入講解Java面試題、地圖應用、日誌框架、全文檢索、安全框架和任務調度,讓你在求職競爭中脫穎而出。
技術深度拓展
結語
通過黑馬程序員的Java教程,你將從基礎到實戰逐步提升,掌握豐富的技術棧。完成學習後,歡迎學員們分享經驗,一同激勵Java技術的探索者們。踏上你的Java編程之旅,黑馬程序員與你同行,共同攀登技術巔峰!
Ⅵ 程序員轉行做人工智慧能成功嗎
AI,也就是人工智慧,並不僅僅包括機器學習。曾經,符號與邏輯被認為是人工智慧實現的關鍵,而如今則是基於統計的機器學習占據了主導地位。最近火熱的深度學習正是機器學習中的一個子項。目前可以說,學習AI主要的是學習機器學習。
我們推薦機器學習路線是這樣的,如下圖:
機器學習路線圖
這個學習路線是這樣設計的:首先了解這個領域,建立起全面的視野,培養起充足的興趣,然後開始學習機器學習的基礎,這里選擇一門由淺入深的課程來學習,課程最好有足夠的實驗能夠進行實戰。基礎打下後,對機器學習已經有了充足的了解,可以用機器學習來解決一個實際的問題。這時還是可以把機器學習方法當作一個黑盒子來處理的。實戰經驗積累以後,可以考慮繼續進行學習。這時候有兩個選擇,深度學習或者繼續機器學習。
深度學習是目前最火熱的機器學習方向,其中一些方法已經跟傳統的機器學習不太一樣,因此可以單獨學習。除了深度學習以外,機器學習還包括統計學習,集成學習等實用方法。如果條件足夠,可以同時學習兩者,一些規律對兩者是共通的。學習完後,你已經具備了較強的知識儲備,可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇,工業界的可以選擇看開源項目,以改代碼為目的來讀代碼;學術界的可以看特定領域的論文,為解決問題而想發論文。無論哪者,都需要知識過硬,以及較強的編碼能力,因此很能考察和鍛煉水平。經過這個階段以後,可以說是踏入AI領域的門了。
坦白的說,普通程序員轉機器學習並不是一件輕松的事情。機器學習卻需要截然不同的思維模式。「機器學習模型不是靜態代碼——你需要不斷為其提供數據。」正如谷歌大腦項目(Brain Residency)負責人羅伯森說,「我們一直在不停地更新模型,而且還要不斷學習,增加更多數據,調整預測方式。它就像是一個有生命的東西,這是一種截然不同的開發模式。」
當然你可以通過掌握一些開源框架如TensorFlow開源項目來加快學習進度。