而Java程序员一向比别人更难，如果说大家都在修仙的话，java程序员简直神似“剑修”，入行枯燥精通难，要想变得强大，需要能力也需要运气，更需要持之以恒。
一个Java程序员不想要成为一个Java “old”程序员，唯一的出路就是学习Java技术的脚步永不停滞，让自己成为一个Java架构师，成为一个公司真正的技术大咖，平时上班泡泡茶、喝喝咖啡，度过了愉快潇洒的一天，每当所有技术都遇到困难都束手无措的时候，你淡定的把问 题解决掉，这就是Java架构师。
其实想写这篇文章也有一段时间了，就是出一版自己目前总结的java基础版学习路线图，这个基础版路线图主要是记录自己学习且目前这部分内容都以文章的方式输出了，很基础。目前的画图水平自己还算满意，保持简洁美观就可以了，或许就像当初自己写文章一样，文章的输出风格也在慢慢朝着自己喜欢的风格改变，这或许就是我想说的那句话，找好自己的起跑线，慢慢跑吧。
在近一年的编程语言的排行榜中，Go语言跻身靠前的位置。Go语言具有入门快、程序库多、运行迅速等特点，开发效率和执行效率都是各大编程语言中的佼佼者。企业对于Go语言的使用情况正逐年上升。自发布以来，Go语言就深受明星大厂的喜爱，包括以Java打天下的阿里巴巴，更不用说深爱Go的滴滴、今日头条、小米、奇虎360、京东等知名企业，业界甚至一度看好Go语言有取代Java王者地位的潜力。面对C位出道的Go语言，你还不赶快上手，提前学习一下？！
本文介绍了JAVA学习路线图，从HTML、CSS、Javascript、jquery、xml解析、Bootstrap等基础技术开始，然后学习JAVAse基础、mysql数据库、Powerdesigner、JDBC、JAVAWEB，接着学习oracle、struts2、Hibernate、Spring，最后学习Maven、SpringMVC、MyBatis等技术。
要说全球最火的程序员学习路线，那真是非developer-roadmap莫属了，是 Github 上第六大星标开源项目，每月有数十万开发人员访问该项目，斩获 215K star，有多火就不用再多说了吧！
不知不觉中，2019年的秋季招聘也已经接近尾声了，不知道大家收获如何？20年秋招的小伙伴开始准备了吗？ 其实一直以来，我非常喜欢和大家分享我关于学习的规划，关于学习的心得，还有一些好的资源。 我手头的这些资源，都是我搜罗了将近一年得来的，自己也看了不少了，进度还是可以的。我发现初学者或者其他的有一些经验的同学，都会面临这个问题——不知道如何学习，不知道学习的路线图是什么样子的。 这里，我给大家分享一下学习的路线图以及路线上的资源，没有套路，大家在公众号的后台回复“路线图”即可，至于书籍资料，大家去“脚本之家”网站上去搜索，都能搜得到。
导读： 架构师应不应该写代码 为什么别人的系统总是那么烂 成为架构师最困难的门槛是什么？ 如何更高效的学习？ 1.架构师应不应该写代码 合格的程序员对于明确分配的任务会完成的很好，但是大部分情况下“架构”这个词意味着架构师并不会涉及太多细节，架构图和代码实现之间总还是有些距离，你无法保证所有人都会正确的理解你的设计，或者是程序员写代码时遇到障碍时会立刻想出足够优雅的解决方案。 在我看来，写代码的架构师更像是在做后勤保障的工作：在代码中第一时间发现可能存在的问题，向其他人提出警告，或是给予其他人改进的意见，必
DevOps目前非常火爆，我认识的大多数朋友、同事和高级开发人员都在努力成为DevOps的工程师。今天，我将与大家分享一个非常棒的资源，它将帮助你成为一名优秀的DevOps工程师。这个路线图不仅突出了DevOps工程师，同时也告诉你需要学习哪些工具和技术来覆盖这一领域。
Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有
相信大家都知道，在看一本书的时候，通过该书的目录和索引能够很快的了解本书内容和找到我们需要的页数，因为一本专业的书本往往记录的知识都非常全面，举个例子假如我们初学Hadoop，所以呢就购买了一本《Hadoop编程指南》，打算系统的学习一下这个东东来提高一下自己的逼格和工资水平，那么问题来了，如何才能学好一门语言或技术？ 以前也有很多朋友或群友，问散仙如何学好一门编程语言或XXX技术，当然首先我得从非技术的角度来回答你： 1，最重要的就是坚持下来，不要半途而废 2，空杯心态，戒骄戒躁，多向比你强的人
Hello，大家好，我是阿粉，最近看文章发现一个 Java 学习路线图的资料，觉得很不错就拿过来分享给大家，目前这个版本是 1.0 的，之所以说这个是 1.0 的版本主要是因为还有一些高级内容没有加进去，比如 JVM，容器，消息队列，云原生等都还没有提到，不过对于初学者来说这个路线图已经可以上手完成工作了。
许多Java开发人员都希望通过某种Java成长路线图，来解答有关：该学习哪些技术，使用哪些工具以及框架之类的问题。
roadmap.sh正是一个这样的平台，它为各种技术角色提供了详细的学习路线图，帮助新手更有效地规划自己的学习路径和职业发展。
前段时间更新了一波《Python从入门到精通》系列的文章。现在暂告一段落了。接下来的这段时间主要更新Android的相关知识点。
主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有数据软件，无一不向Hado
Java这门语言从诞生到今天经历了20多个年头，不可否认，它的学习难度不低，Java作为静态面向对象编程语言的代表，能够以优雅的思维方式进行复杂的编程
近几年Python的受欢迎程度可谓是扶摇直上，当然了学习的人也是愈来愈多。一些学习Python的小白在学习初期，总希望能够得到一份Python学习路线图，小编经过多方汇总为大家汇总了一份Python学习路线图。
想从事人工智能领域的研究，盲目地在网上购买了一本又一本的参考资料，学习视频刷了一遍又一遍…… 反过头来看，这些方法可能作用并不是很大，却消耗了大量的时间和金钱。
来源：机器之心本文约1800字，建议阅读6分钟本文将提供一组思路清晰、简单易懂的人工智能专家路线图。 这个学习路线图几乎涵盖了人工智能领域的所有内容，点点鼠标，就能链接所需知识。 想从事人工智能领域的研究，盲目地在网上购买了一本又一本的参考资料，学习视频刷了一遍又一遍…… 反过头来看，这些方法可能作用并不是很大，却消耗了大量的时间和金钱。 这时，一种提纲式的学习途径就显得尤为重要了。如果你想成为数据科学家、机器学习或者 AI 专家，而又苦于找不到合适的学习方法，本文将提供一组思路清晰、简单易懂的人工智能专家
注解（Annotation），也叫元数据。一种代码级别的说明。它是JDK1.5及以后版本引入的一个特性，与类、接口、枚举是在同一个层次。它可以声明在包、类、字段、方法、局部变量、方法参数等的前面，用来对这些元素进行说明，注释。
关于我，自己接触Java比较早，但真正实际能到开发阶段，还是在疫情期间，因为要准备实习了，看网上这么卷，所以才开始框架的学习，在此之前，学习的态度的：三天打鱼，两天晒网；
最近很多小伙伴找小编咨询，如何系统的学习Python？相信这个论题应该困扰了许多想学习Python的人，今天小编给大家讲一下一个零根底的小白，应该如何体系化的学习Python编程语言，在学习的道路上少浪费时间去摸索，少走弯路。
记得以前我刚开始学某项新技术的时候，我都会先大量搜集该项技术相关的学习资料，其中包括视频、书籍、博客等资源，然后再根据这些资源绘制一个详细的思维导图，结合这张图，在脑中搭建一个相对完整的学习框架。
上周在欣赏阮一峰老师的《科技周刊》时，发现了一个牛逼的学习路线，在 GitHub 上已经标星 144k 了，简直火爆。里面不仅涵盖了前端和后端的学习路线，还有运维的学习路线。作为一名程序员，如果你还不知道这个学习路线的话，那可就亏大发了。
自己在读这篇内容时，觉得当时的语言陈述太简单了吧，删删减减，重新整理一下语言。这篇文章主要包含但不限于java并发编程总结路线图的分享，这篇文章也是对以往自己知识点的回顾，分享的目的不在于炫耀什么，也没什么可值得炫耀的事情。
在下边有一个路线图，如果你想要成为一名Go语言的开发者的话，你可以沿着这张图里面的路径去学习，里面记录了一些你可能也想学习的库。当你问到：”我想成为一名Go语言开发者，接下来我要学些什么？“，我做的这个路线图就是一个很好的建议。
人工智能、大数据、深度学习等这个21世纪第三个十年里必掌握的知识怎么学习，三次方作为新十年里的数字化人才在线教育平台，为了帮助大家更好的获得适应未来社会的新技术能力，下面汇总了一些AI、data、机器学习、数据工程师的知识图谱和学习路线。公众号[三次方AIRX]：三次方•数字化人才在线教育平台。帮助Z时代大学生和0-5年职场人获得混合现实、人工智能、游戏开发、大数据等能力。
很多人做Java开发4，5年后，都会感觉自己遇到瓶颈。什么都会又什么都不会，如何改变困境，为什么很多人写了7,8年还是一个码农，工作中太多被动是因为不懂底层原理。公司的工作节奏又比较快，难有机会学习架构原理，也没人教，所以这个时候，学习架构原理，扩展思维，对自己以后职业生涯尤为重要。
学习路线图往往是学习一样技术的入门指南。网上搜到的Java学习路线图也是一抓一大把。
以下是 Oracle 官网提示的 JDK8 终止更新公告。 原文内容：Oracle will not post further updates of Java SE 8 to its public d
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 大家好，我是贾志刚，OpenCV学堂 微信公众号 号主，也是该号绝大多数原创文章的作者。我超过10年以上的OpenCV相关开发经验，先后出版过三本相关书籍，CSDN+51CTO博客访问超过500W+。 今天我斗胆分享一下作为一个CV开发者需要哪些必备的技能？ 现在CV行业已经严重内卷，但是真正可以写程序，会写程序的还是很缺乏，一个CV开发者要想很好的搞好项目落地，只会python肯定不行，必须是C++与Python都可
主要主要介绍了开发者、设计师、深度学习等几个领域的路线图内容，感兴趣的同学可戳上面文章查看详情，限于篇幅，这里就不多做介绍了。
入门知识 对于我们新手入门学习hadoop的朋友来说，首先了解一下云计算和云计算技术是有必要的。下面先是介绍云计算和云计算技术的： 云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务地增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指
仅在美国就有300万人因行动不便而无法离开家门。可以自动长距离导航的服务机器人可以提高行动不便人员的独立性，例如，通过为他们提供杂货，药品和包裹。研究表明，深度强化学习（RL）擅长将原始感官输入映射到动作，例如学习掌握物体和机器人运动，但RL 代理通常缺乏对长距离导航所需的大型物理空间的理解，并且很难适应新的空间。 在最近的三篇论文中，“ 使用AutoRL学习导航行为端到端 ”，“ PRM-RL：通过结合强化学习和基于采样的规划来实现远程机器人导航任务 ”，以及“ 使用PRM进行远程室内导航” RL “，我们通过将深度RL与远程规划相结合来研究易于适应的机器人自治。我们培训当地规划人员执行基本的导航行为，安全地穿越短距离而不会与移动的障碍物发生碰撞。当地规划人员采用嘈杂的传感器观测，例如一维激光雷达提供到障碍物的距离，并输出机器人控制的线性和角速度。我们使用AutoRL训练本地计划员进行模拟，AutoRL是一种自动搜索RL奖励和神经网络架构的方法。尽管它们的范围有限，只有10到15米，但是当地的规划者可以很好地转移到真正的机器人和新的，以前看不见的环境。这使我们能够将它们用作大空间导航的构建块。然后，我们构建路线图，其中节点是位置的图形，只有当本地规划人员能够可靠地模拟真实机器人及其噪声传感器和控制时，边缘才能连接节点。 自动化强化学习（AutoRL）
社区：幕后大佬
现在好了，developer-roadmap已经有了中文版，目前在Github上标星5K，翻译者是中国台湾人，因此，翻译的文字是繁体中文，不过，这对于许多开发者来说比看英文简单多了。（Github地址：https://github.com/goodjack/developer-roadmap-chinese）
今年年后立了一个Flag，是希望整理一条路线，让算法学习过程更加有梯度，让算法入门不再那么艰难，在写完那篇文章之后，我便开始着手规划如何去做这样的一件事情，想来想去，感觉靠谱一点的做法是做一个开源项目，这个项目能够整合目前所有OJ的题目资源，然后分门别类的整理一条从易到难的路线。
Metacademy的创始人Colorado Reed发布过一篇名为“机器学习练级攻略”，文中回答了初学者经常问他的一个问题：如何才能更好地学习机器学习？这篇文章将总结Colorado的建议并分步讲解他文中的路线图。 如何更好地掌握机器学习 Colorado是伯克利大学的在读博士，同时也是Metacademy的创始人。Metacademy是一个优秀的开源平台，许多专业人员共同在这个平台上编写wiki文章。目前，这些文章主要围绕着机器学习和人工智能这两个主题。 在Colorado的建议中，更好地学习机器学习的
https://vitto.cc/web3-and-solidity-smart-contracts-development-roadmap/
自然语言处理很多时候都是一门综合性的学问，它远远不止机器学习算法。相比图像或语音，文本的变化更加复杂，例如从预处理来看，NLP 就要求我们根据对数据的理解定制一种流程。而且相比图像等更偏向感知的智能，自然语言包含更高一级的智能能力，不论是承载思想、情感还是推理。
在关注Elastic 中文社区、QQ群、星球群的过程中，多多少少都会有一些基础问题冒出。而这些问题不复杂，多半都在官方文档中都有提及，稍稍复杂的在官方英文社区、中文社区都有过类似问题的讨论。
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