1.Java学习书籍推荐
2.那些阿里人写过的并发编程a并书
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4.转一篇我自动化学院老乡的秋招30w+的心得
Java学习书籍推荐
本文推荐Java学习过程中的优秀书籍,涵盖基础、术源并发、发编虚拟机等关键领域。艺术源码以下书籍推荐供您参考: Java基础:Head First Java实战(第三版) 本书适合入门学习,并发编程a并通过独特方式,术源微软winXP源码以谜题、发编探秘和访谈形式,艺术源码全面覆盖Java语言和面向对象编程知识,并发编程a并包括Lambda、术源流、发编泛型、艺术源码线程、并发编程a并网络和桌面GUI等内容。术源即使有其他编程语言背景,发编也能采用现代方法高效学习,轻松编写Java代码。 Effective Java中文版(原书第3版) 本书专为Java经验丰富的开发者设计,深入探讨Java编程中的实用经验规则,解决日常开发中的问题。全书分为章,包含个条目,通过简洁的阐述和示例代码,帮助开发者编写高效、优雅的程序。新版增加Java 7及以后的特性,如Lambda表达式、流、Optional类、接口默认方法等,进一步优化代码。 Java性能权威指南(第2版) 面向Java程序员和性能优化工程师,本书详细分析影响性能的JVM配置、即时编译、垃圾回收、堆内存与原生内存优化、划线公式源码大全线程与同步等关键因素。第2版专注于Java 8和Java ,重点介绍G1垃圾回收器、Java飞行记录器等最新技术。 码出高效:Java开发手册 本书适合从初学者到高级开发人员的广泛读者群体。全面梳理Java规约,从实战出发,深入讲解面向对象理论,指导开发者成为优秀程序员。内容覆盖集合框架使用、高并发多线程处理、优雅代码编写等,结合阿里巴巴实践经验和故障案例,帮助开发者提升技术能力。 Java并发Java并发编程实战 本书面向有Java开发经验的开发者,深入解析并发理论与实践,介绍设计原则、模式与思维,帮助构建高性能并发程序。通过实例代码,全面讲解并发编程的核心概念,包括线程安全、并发容器、原子操作、线程池等。 Java并发编程的艺术 第2版 本书适合Java开发工程师、架构师、并发编程爱好者等,详细剖析Java并发编程框架、原理、技术、设计模式和应用。内容涵盖JDK源码、JVM、CPU层面的阿里云 源码打包并发实现,内存模型、锁相关API、并发容器、原子操作类、线程池等,提供丰富的实战案例和优化方法。 深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践(第3版) 本书专为中高级开发人员、系统调优师、平台架构师设计,从原理和工程实践两方面深入解析JVM。内容分为五大部分,涵盖Java技术体系、自动内存管理、虚拟机执行子系统、程序编译与代码优化、高效并发等关键领域,提供实战案例和优化技巧。那些阿里人写过的书
阿里人智慧结晶,从技术到理念,每一本书都是一份独特见解的呈现。让我们一起探索这些璀璨之作:《Storm实战》(作者:商家数据业务部,),深入讲解了风暴技术的实战应用,为技术开发者提供了不可或缺的工具书和实战案例。
接着是行业内的深度洞察,《淘宝技术这十年》(子柳著,),以十年淘宝成长的历程,揭示了技术如何推动业务发展的历程。 而苏杰的《人人都是产品经理系列》(),则是产品思维的瑰宝,分享了从构思到实践的宝贵经验。 在产品设计领域,《淘宝十年产品事》()带你领略电商产品的演变,无论是如何读vue源码初入行者还是资深从业者,都能从中获益匪浅。 网络安全方面,《白帽子讲WEB安全》(吴翰清著),阿里巴巴的专家为你揭示互联网安全的奥秘,提供实用解决方案。 数据驱动的决策,《strong>《数据挖掘与数据化运营实战》 (卢辉著),通过实战案例,展示了数据在运营中的力量。 Java并发编程,《JAVA并发编程的艺术》(方腾飞、魏鹏著),深入剖析并发编程技术,助力技术进阶。 企业架构转型,《strong>《企业IT架构转型之道》 (钟华著),揭示了中台战略与共享服务体系的构建之道。 对于跨终端Web开发,《跨终端 Web(耿嘉安著,),无论是PC还是Mobile Web,都为开发者提供了一份融合的指南。 深入理解Spark,《strong>《深入理解Spark》 (阿里巴巴专家推荐,),拆解了这个强大框架的源代码,适合进阶学习者。 阿里巴巴的体验设计,《strong>《阿里巴巴UED体验设计》 (),分享了设计团队的经验与思考,为创新提供灵感。 大数据领域的深度剖析,《strong>《大规模分布式储存系统》 (杨传辉著,),讲解了分布式存储的劳务派遣网站 源码核心原理与实战应用,以及OceanBase等技术的实战案例。 从基础到深入,从实践到理论,每本书都是阿里人的智慧结晶,它们共同描绘了阿里在科技前沿的探索之路。无论是寻求技术突破,还是理解商业变革,这些作品都值得一读。在云栖社区知乎机构号,你可以找到更多阿里人的思考与分享,助你洞察新经济的脉动。å¦ä½ç³»ç»çå¦ä¹ JAVAï¼
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转一篇我自动化学院老乡的秋招w+的心得
文章并非炫耀南信大研究生的薪资水平,这并非普遍现象;也不是鼓动大家投身高强度互联网开发工作;而是告诉大家,只要在南信大“双一流”平台上努力,研究生阶段的学习并不会比某邮、某电、某的研究生差太多。就像南工大一样,我的同事和师弟在阿里等公司工作,南工大计软院也不差。问题的关键在于个人努力,而非学校。
送给在校的南信大研究生们:别沾沾自喜于自己就读于双一流高校,千万别把读研当作玩乐,否则研一玩、研二混、研三开始自责,抱怨南信大这一平台、抱怨南信大远不如某某邮、某某电、某某。
首先:这种薪资待遇在南信大研究生里是否普遍?答案当然是否定。很多人喜欢拿某邮、某电、某的研究生高薪与南信大nuister低薪做比较,得出南信大工科研究生工资低、找工作困难的结论。然而,这样的情况极为罕见。在某些知乎、贴吧微博黑子的言论里,却将南信大工科研究生工资低、找不到工作作为事实。
截止到年月日,据我所知,南信大电信院、计软院、自动化学院研究生大部分偏重理论,实习机会不多,导致这些学院的研究生毕业后从事的非开发类工作较多。
某些知乎、贴吧微博黑子开始拿南信大非开发类的薪资去对比某某邮、某某电、某某开发类的薪资。如果你在南信大学开发类的技术工作,大部分人都是从k、k起步,即便你不是南信大的研究生,其他一般高校的毕业生也差不多。
其次:南信大目前与某某邮、某某电、某某的差距在哪里?
————————————————————大厂的认同,大厂不仅仅只有阿里、腾讯、华为。我们电信院除非是码农才有可能进这些公司,那我们电信院考电信院干嘛,何不考计软院呢?我读研的时候,连海康威视这样的企业都不来南信大校招,我们nuister缺的就是一个‘’头衔。现在呢?我毕业的时候,海康、大华都来了,我的电信院师弟们陆续拿到了“AMD”、“大疆”、“小米”等的offer。现在电信院需要进步的是如何大批量培养优秀人才,大批量送这些企业,时间会证明:南信大为什么叫做南京信息工程大学。
实话实说,截止到现在,喷子和黑子眼中的大厂“腾讯”、“华为”并不太认同南信大研究生的质量。准确地说,并不太了解南信大研究生、本科生的质量。因此,在届本科生新增加了“华为班”、“腾讯班”,包实习的那种。说白了,也就是南信大要让更多的nuister让那些大厂明白:其实南信大优秀的本科生、研究生们也不差!!
贴一张年本科理科的投档线统计,黑子们不会以为学校不给你解封、学校不给你点外卖、学校不给你啥啥,把学习和生活中的失败发泄到贴吧、知乎、微博上就能动摇那些对南信大充满向往的学弟学妹们吗吧?还快跑?快跑?快跑?
最后:物以类聚、人以群分。为什么我身边的师弟师妹大都是年薪w+,甚至几个w+,到你们某些人眼里南信大研究生就是底薪低能了?
希望那些对南信大充满向往的准研究生们也千万别被这w+的年薪冲昏头脑、这不代表普遍。尤其是电信院、计软院、自动化学院其实这几年报考人数还是蛮多的、尤其是计软院。报考请结合自身能力量力而行。
至于那些正在读研的准研究生们:开发是高薪的为数不多的出路,开发也不仅仅是我这里说的大数据开发、我干的前端开发、电信院也有fpga开发、算法岗位开发、图像处理开发等等。开发大概率意味着如果你想要高薪,至少研一的时候就要开始准备学技术,研一研二在保证毕业的前提下,要反复刷技术、刷面试题,有机会的还要去实习实习。这样拿w+的概率才大,这也意味着你读研的时候别人还在吃喝玩乐你在学技术、别人缩在被窝里睡懒觉、你在赶去实习公司的地铁上。这也意味着可能你工作后大概率会,大概率会加班。也并不是所有人都向往大厂的生活,至少我本人不羡慕。
下面是他刚刚考上自动化学院(那个时候还叫信控院),他问我什么最赚钱,我跟老乡说:码农赚钱,算法类大数据类的码农更赚钱。
部分微信聊天记录:
我老乡的贴吧原文:
楼主秋招算是顺利结束,目前到手的offer里面,最高总包年薪是 w(不算杭州 3w + 3w 人才补贴),公积金全额 * %。趁国庆没什么事,写一点面经给计算机的或者想转计算机的学弟学妹们,仅当参考。
先下个我个人的结论,以我秋招的所见所感,南信大的学生真不差,南信大这个牌子也能达到大厂及格线,只是学校的培养体系所培养出来的孩子横向的项目实践能力普遍太弱了。大家多花点时间,最好找个实习,有很大机会进互联网中厂甚至大厂。
说一下我个人的情况,本人是非科班硕,计算机几乎零基础(本科学过一点 C 语言),花了大约一年时间自学 Java 和 大数据。针对Java、MySQL、Redis、设计模式、计算机网络、操作系统等内容,我看了 CSNotes 和 JavaGuide 这两大著名八股文项目,百度或者 GitHub 就能搜到,JVM 和 JUC 部分我看了黑马满一航的视频(比较适合新手)以及《深入理解Java虚拟机》和《Java并发编程的艺术》这两本书,看完应付面试足够。大数据(Hadoop、Flink、Spark、Kafka)看了尚硅谷全套视频。尤其是Kafka,我研究过源码,然后面试官都挺喜欢问这个的,这算是我的加分项,所以我建议有时间可以看看Spring、Hadoop等框架源码。
其实非科班的我最头疼的就是算法题,刚开始一头雾水,复杂度都不知道是什么,然后我到LeetCode上面刷“剑指offer”,几乎全程背诵 Krahets 的题解(真的是一点思路都没有)。慢慢的背多了,自己也能摸索出一些套路,后面连着背+理解刷了剑指offer和Leetcode有道,道应付大厂的普通题目绰绰有余了。
另外就是实习,我在秋招前找了份实习工作,没学到什么技术,但是我觉得实习至关重要,比大部分比赛都重要,几乎每个面试官都喜欢深挖实习的项目,如果他们看不到项目就会一直问你基础,一道答不出来几乎凉凉,风险太大。
最后秋招前的突击阶段,我花了很大精力在牛客网上,牛客有很多真实面经(基本无答案),我就看面经的问题,顺着问题自己心里面默答,如果发现这题不会,我就去立刻百度。大多数面试都是这种八股文 + 项目 + 算法题!
转码过程挺艰辛的,但是终究有回报。希望学弟学妹们珍惜你的时间,好好努力。
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