㈠ 如何區分GPU伺服器和普通伺服器
GPU伺服器是基於GPU的應用視頻編解碼、深度學習、海量運算等多種場景的快速、穩定的計算服務。GPU加速計算可以提供非凡的應用程序性能，能將應用程序計算密集部分的工作負載到GPU，同時仍由CPU運行其餘程序代碼。普通伺服器在這些方面的應用上可能會稍微差點。其實你也可以去網上對比看看，去官網找幾個具體的型號做一下對比。思騰合力在業界的口碑還是不錯的，擁有覆蓋全場景的需求的GPU伺服器產品線，擁有自主品牌GPU伺服器以及通用X86伺服器，還是挺不錯的。
㈡ java和大數據有什麼關系,發展前景怎麼樣
一、 Java和大數據有什麼關系？
大數據開發需要編程語言基礎，Java是世界上應用最廣泛的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵，同時還具有簡單性、面向對象、分布式、健壯性、安全性、平台獨立與可移植性、多線程、動態性等特點。
Java具有的眾多特性，特別適合作為大數據應用的開發語言，當下Hadoop以及其他大數據處理技術很多都是用Java，Java是大數據技術的主要支持言語，當下學大數據技術之前都會先學Java語言。
二、為什麼要學習Java大數據技術？
學習Java的原因如下：
1、從各行業軟體開發技術的生態圈來看：
(1)Java已經形成一種文化，有企業成熟的解決方案
(2)開源社區發展的強大，而Java在開源社設區占重要地位
(3)主流大數據框架hadoop、spark、HBase等離不開Java平台
2、從Java本身特性來看
(1)面向對象、跨平台，可以運行在linux、Windows、Unix等系統上
(2)Java虛擬機發展非常成熟，在內存回收、並發處理、作為大數據和雲計算平台等應用上有著不可替代的作用
3、在企業級的開發環境里，安全、穩定是硬道理，這方面Java有著不可替代的作用;另外還有其它很多優秀特性如多線程、分布式、函數式編程等。
學習大數據的原因：
(1)國家將發展大數據放在了戰略地位，大數據前景無限;
(2)分布式存儲和分布式計算框架hadoop、內存計算框架spark發展很成熟並在企業廣泛部署;
(3)面向對象設計思想已經發展很成熟，自底向上的設計思想函數式編程發展的也十分成熟，海量數據並發處理技術也發展很成熟，非結構化數據的處理發展也很成熟等等，並且在企業廣泛部署的主流框架大數據hadoop、spark上得到體現;
(4)海量數據的智能分析已被廣泛應用，例如：推薦系統、金融風險預測、天氣預報等等;
(5)人工智慧的核心學科—機器學習，其中的深度學習演算法已經具備處理「海量數據訓練集」的條件、硬體的海量圖形處理或者海量圖片處理已經具備處理條件，如GPU、TPU，甚至現在已經研發出專門的AI晶元。
根據行業預測，2021年行業在Java大數工作崗位需求將激增，其中Java大數據工程師的缺口在14萬到19萬人之間，Java大數據工程師實習月薪一般在8000元左右。學Java大數據，前途跟錢途兼具。
㈢ 編程：Java和python的區別
Java和Python的區別如下：
1. Java必須顯式聲明變數名，而動態類型的Python不需要聲明變數。
2. Python是一種語法簡單的功能強大的語言，能夠通過編寫腳本就提供優秀的解決方案，並能夠快捷地部署在各個領域。
3. Java可以創建跨平台的應用程序，而Python幾乎與當前所有操作系統兼容。
4. 對初學者來說，Python比Java更容易上手，而且代碼易讀性強。
5. 速度，Java和Python都不適合高性能計算，但在性能上，Java還是略勝一籌，Java的效率優勢體現在虛擬機執行，程序執行時，JVM可以將位元組碼轉換為本地機器碼，這種即時(JIT)編譯讓Java的性能略勝Python，但是Python針對性能進行微調，以提高Python效率。
Java和Python都是富有活力的編程語言，這兩種語言與開放性相關聯，所以公司，團隊和程序員在做出決定時最好保持開放的態度。至於，程序員到底該選擇哪種編程語言，可以結合上述五點自行比較，但更多的程序員似乎更傾向於Python，畢竟Python在人工智慧、數據分析、雲計算等領域具有更好的發展前景！
㈣ GPU演算法工程師是做什麼的
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/MPI3 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。
㈤ 大數據學python還是java
今天給大家介紹一下關於如何選擇大數據的編程語言？
首先比如有一個大數據項目，你知道問題領域(problemdomain)，也知道使用什麼基礎設施，甚至可能已決定使用哪種框架來處理所有這些數據，但是有一個決定遲遲未能做出：
我該選擇哪種語言?(或者可能更有針對性的問題是，我該迫使我的所有開發人員和數據科學家非要用哪種語言?這個問題不會推遲太久，遲早要定奪。
如何選擇大數據的編程語言
當然，沒有什麼阻止得了你使用其他機制(比如XSLT轉換)來處理大數據工作。但通常來說，如今大數據方面有多種語言可以選擇，比如Java、Python、R和Scala。那麼，你該選擇哪種語言?為何要選擇它，或者說何時選擇它? 下面我們照著介紹Python和Java這兩種語言。
Python
如果你的數據科學家不使用R，他們可能就會徹底了解Python。十多年來，Python在學術界當中一直很流行，尤其是在自然語言處理(NLP)等領域。因而，如果你有一個需要NLP處理的項目，就會面臨數量多得讓人眼花繚亂的選擇，包括經典的NTLK、使用GenSim的主題建模，或者超快、准確的spaCy。同樣，說到神經網路，Python同樣游刃有餘，有Theano和Tensorflow;隨後還有面向機器學習的scikit-learn，以及面向數據分析的NumPy和Pandas。
還有Juypter/iPython――這種基於Web的筆記本伺服器框架讓你可以使用一種可共享的日誌格式，將代碼、圖形以及幾乎任何對象混合起來。這一直是Python的殺手級功能之一，不過這年頭，這個概念證明大有用途，以至於出現在了奉行讀取-讀取-輸出-循環(REPL)概念的幾乎所有語言上，包括Scala和R。
Python往往在大數據處理框架中得到支持，但與此同時，它往往又不是「一等公民」。比如說，Spark中的新功能幾乎總是出現在Scala/Java綁定的首位，可能需要用PySpark編寫面向那些更新版的幾個次要版本(對SparkStreaming/MLLib方面的開發工具而言尤為如此)。
Java
最終，總是少不了Java――這種語言沒人愛，被遺棄，歸一家只有通過起訴谷歌才有錢可賺時才似乎關心它的公司(註：Oracle)所有，完全不時髦。只有企業界的無人機才使用Java!不過，Java可能很適合你的大數據項目。想一想HadoopMapRece，它用Java編寫。HDFS呢?也用Java來編寫。連Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上運行(使用Clojure和Scala)，這意味著Java是這些項目中的「一等公民」。另外還有像GoogleCloudDataflow(現在是ApacheBeam)這些新技術，直到最近它們還只支持Java。
Java也許不是搖滾明星般備受喜愛的首選語言。但是由於研發人員在竭力理清Node.js應用程序中的一套回調，使用Java讓你可以訪問一個龐大的生態系統(包括分析器、調試器、監控工具以及確保企業安全和互操作性的庫)，以及除此之外的更多內容，大多數內容在過去二十年已久經考驗(很遺憾，Java今年迎來21歲，我們都老矣)。
炮轟Java的一個主要理由是，非常繁瑣冗長，而且缺少互動式開發所需的REPL(R、Python和Scala都有)。我見過10行基於Scala的Spark代碼迅速變成用Java編寫的變態的200行代碼，還有龐大的類型語句，它們占據了屏幕的大部分空間。然而，Java8中新的Lambda支持功能對於改善這種情況大有幫助。Java從來不會像Scala那麼緊湊，但是Java8確確實實使得用Java進行開發不那麼痛苦。
你該使用哪種語言用於大數據項目?恐怕這還得「視情況而定」。如果跨GPU進行NLP或密集的神經網路處理，Python是很好的選擇。如果想要一種加固的、面向生產環境的數據流解決方案，又擁有所有重要的操作工具，Java絕對是出色的選擇。
推薦課程：python基礎語法全講解視頻（馬哥教育2014版）
㈥ JAVA和Python有啥區別
作者：find goo
鏈接：https://www.hu.com/question/20491745/answer/100741761
來源：知乎
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一、python虛擬機沒有java強，java虛擬機是java的核心，python的核心是可以很方便地使用c語言函數或c++庫。
二、python是全動態性的，可以在運行時自己修改自己的代碼，java只能通過變通方法實現。python的變數是動態的，而java的變數是靜態的，需要事先聲明，所以java ide的代碼提示功能優於python ide。
三，python的產生幾十年了，幾十年前面向過程是主流，所以用python有好多程序用的是面向過程設計方法，很多概念從c語言過來的，class在python中是後加入的，而java是為了實現沒有指針的c++（當年com組件用的引用記數，java用的虛擬機），主要採用面向對象的設計方法，很多概念是oop的概念。面向過程，相對簡潔直觀，但容易設計出面條程序，面向對象，相對抽象優雅，但容易過度抽象。
四，在實際使用的python入門簡單，但要學會用python幹活，需要再學習python各種庫，pyhton的強大在於庫，為什麼python的庫強大，原因是python的庫可以用python，c語言,c++等設計，再提供給python使用，所以無論gpu運行，神經網路，智能演算法，數據分析，圖像處理，科學計算，各式各樣的庫在等著你用。而java沒有python那麼多的開源庫，很多庫是商業公司內部使用，或發布出來只是一個jar包，看不到原始代碼。python虛擬機因為編譯性沒有java的支持的好（或者說故意這么設計的），一般直接使用源碼（linux），或源碼簡單打個包（如pyexe）。
五、python有很多虛擬機實現，如cython,Pyston,pypy,jython, IronPython等等，適合用於業務語言，或插件語言，或面向領域語言，而java因為虛擬機巨大，很少用於插件語言，發布也不方便。
六、java主要用於商業邏輯強的領域，如商城系統，erp，oa,金融，保險等傳統資料庫事務領域，通過類似ssh框架事務代碼，對商業資料庫，如oralce,db2,sql server等支持較好，軟體工程理念較強，適合軟體工程式的多人開發模式。python主要用於web數據分析，科學計算，金融分析，信號分析，圖像演算法，數學計算，統計分析，演算法建模，伺服器運維，自動化操作，快速開發理念強，適合快速開發團隊或個人敏捷模式。
七、java的商業化公司支持多，如sap,oracle,ibm等，有商業化的容器，中間件，企業框架ejb。python的開源組織支持多，如qt,linux,google,很多開源程序都支持python， 如pyqt,redis,spark等。
八、python用途最多的是腳本，java用途最多的是web，pyhotn是膠水，可以把各類不相關的東西粘在一起用，java是基佬，可以通過軟體工程組成幾百個人的團隊和你pk，商業化氣息重。不過我認為還是python強大，因為可以方便調用c或c++的庫，但軟體工程和商業化運作沒有java好，適合快捷開發。
九，關於錢。
如果你想寫程序賣軟體用java，可用上ibm伺服器，上oracle資料庫，上EMC存儲,價格高，商業采購公司喜歡這種高大上。如果你要直接用程序生成金錢用python，python可以實現寬客金融，數據回測，炒股，炒期權，炒黃金，炒比特幣，對沖套利，統計套利，有很多開源庫，數據分析庫，機器學習庫可以參考。
十、java和python，都可以運行於linux操作系統，但很多linux可以原生支持python,java需要自行安裝。java和python強於c#的原因大於支持linux，支持osx，支持unix，支持arm。java和python比c++受歡迎的原因在於不需要指針。
十一、對於移動互聯網，python只能通過運行庫運行於安卓或ios，java原生支持安卓開發，但不能用ios中。
十二、對於大數據，hadoop用java開的, spark用Scala開發，用python調用spark再分析更方便。
㈦ Java web項目開發需要掌握哪些技術
分享作知汪為千鋒的Java開發工程師需要掌握的專業技能，大家可以大行參考一下。
一、熟練的使用Java語言進行面向對象程序設計，有良好的編程習慣，熟悉常用的JavaAPI，包括 *** 框架、多線程（並發編程）、I/O（NIO）、Socket、JDBC、XML、反射等。
二、熟悉基於JSP和Servlet的JavaWeb開發，對Servlet和JSP的工作原理和生命周期有深入了解，熟練的使用JSTL和EL編寫無腳本動態頁面，有使用監聽器、過濾器等Web組件以及MVC架構模式進行JavaWeb項目開發的經驗。
三、對Spring的IoC容器和AOP原理有深入了解，熟練的運用Spring框架管理各種Web組件及其依賴關系，熟練的使用Spring進行事務、日誌、安全性等的管理，有使用SpringMVC作為表示層技術以及使用Spring提供的持久化支持進行Web項目開發的經驗，熟悉Spring對其他框架的整合。
四、熟練的使用Hibernate、MyBatis等ORM框架，熟悉Hibernate和MyBatis的核心API，對Hibernate的關聯映射、繼承映射、組件映射、緩存機制、事務管理以及性能調優等有深入的理解。
五、熟練的使用HTML、CSS和JavaScript進行Web前端開發，熟悉jQuery和Bootstrap，對Ajax技術在Web項目中的應用有深入理解，有使用前端MVC框架（AngularJS）和JavaScript模板引擎（HandleBars）進行項目開發的經驗。
六、熟悉常用的關系型資料庫產品（MySQL、Oracle），熟練的使用SQL和PL/SQL進行資料庫編程。
七、熟悉面向對象的設計原則，對GoF設計模式和企業應用架構模式有深入的了解和實際開發的相關經驗，熟練的使用UML進行面向對象的分析和設計，有TDD（測試驅動開發）和DDD（領域驅動設計）的經驗。
八、熟悉Apache、NginX、Tomcat、WildFly、Weblogic等Web伺服器和應用伺服器的使用，熟悉多種伺服器整合、集群和負載均衡的配置。
九、熟練的使用產品原型工具Axure，熟練的使用設計建模工具PowerDesigner和EnterpriseArchitect，熟練的使用Java開發環境Eclipse和IntelliJ，熟練的使用前端開發環境WebStorm，熟練的使用軟體版本控制工具SVN和Git，熟練的使用項目構建和管理工具Maven和Gradle。
移動互聯網進入基於Web應用為核心的階段， Java作為應用於網路的最好語言。
實施Java的WEB項目需要掌握的技術
Java語言；
面向對象分析設計思想；
設計模式和框架結構；
XML語言；
網頁腳本語言；
資料庫；
應用伺服器；
集成開發環境；
開發工具
資料庫；
Web伺服器；
集成開發環境（IDE）；
你首先你的先學好java2，也就是j2se,大概是2到3個星期。然後根據你的去向，比如你想寫桌面應用程序的話，你就學好swing，如果你想學android的話，就關注android方面的書，如果是從事web開發的，你的學好jsp+servlet ,大概是2到3個星期，這個很重要，關繫到後面的框架的學習。
然後你在學struct2，在學hibernate，在學spring。在這期間，再學點前台的知識，+css+javascript的知識，然後你在晉級學習EJB,實現非同步平台的互訪使用。大概是這樣的。
希望能夠幫助你，請採納我的答案。
+css+js，javaEE，ajax，資料庫，jsp，這些知識就夠做出一個javaweb項目了，不過性能可能不是太好，正常項目還應該要有資料庫連接池，redis緩存等
要滾猛嘩做JavaWeb項目，需要掌握的技術有：Java語言、面向對象分析設計思想、設計模式和框架結構、XML語言、網頁腳本語言、資料庫、應用伺服器和集成開發環境。
持久層技術——MyBatis,Hibernate
Spring , Spring MVC
項目構建工具Maven
日誌Log4j
版本控制 Git
資料庫技術：
SQL語句
參數調優
操作系統：
熟練掌握一種Linux系統，原理，Shell命令
伺服器技術：
熟練使用並理解一個應用伺服器技術的原理（Tomcat）
熟練使用並理解一個Web伺服器技術的原理（Nginx）
給你說一下最基本的需求吧，首先要分你做的Java項目是什麼項目
1、手機項目
了解Java基礎，手機應用程序基礎如J2ME，手機程序打包
2、WEB項目
了解Web伺服器如Tomcat，了解資料庫連接和操作可以是JDBC或者hibernate，了解語言基礎，WEB程序發布
3、游戲伺服器
了解Java基礎，了解Java多線程，Socket，tcp/ip協議，資料庫連接和操作，自製通訊協議等
上面正解，我不充電，基礎開發知識掌握後就是技巧提升了。什麼mvvm設計模式等等，自定義屬性，樣式定義等等。
微軟Hololens全息眼鏡是微軟推出的一款虛擬現實裝置，為頭戴式增強現實裝置，可以完全獨立使用，無需線纜連接、無需同步電腦或智能手機。二0一5年一月二二日，微軟舉辦Windows 一0預覽版發布會，推出HoloLens全息影像頭盔。 微軟Hololens全息眼鏡展示 微軟Hololens全息眼鏡是融合CPU、GPU和全息處理器的特殊眼鏡，通過圖片影像和聲音，讓用戶在家中就能進入全虛世界，以周邊環境為載體進行全息體驗。 用戶可以通過HoloLens以實際周圍環境作為載體，在圖像上添加各種虛擬信息。無論是客廳中玩Minecraft游戲、查看火星表面、甚至數進入虛擬的知名景點，都可以通過HoloLens成為可能。 頭戴裝置在黑色的鏡片上包含透明顯示屏，並且立體音效系統讓用戶不僅看到、同時也能聽到來自周圍全息景象中的聲音，同時HoloLens也內置一整套的感測器用來實現各種功能。 HoloLens處在早期的開發階段，在Windows 一0發布後開始測試，並在Windows 一0的時間框架內推出，價格會針對企業和個人消費者等不同用戶分別制
剛開始必須掌握jsp，servlet，和一定的j2se知識，這個是基礎，沒有基礎，學了框架也是白學，沒有發展前途，然後是各種框架，雖然說流行的是struts2 spring hibernate，但其實各公司有各自不同的需求，很多好框架和技術也是需要去了解和掌握的，比如說jsf, EJB3，jpa等
前端技術了解就好，簡單的 css js，這些是不需要花很多時間去學的，看看了解就行