• 授课时间:

    现场安排开课时间

  • 授课对象:

    想学数据库的学员

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  • 授课地址:温州市鹿城区新城大道中通大厦
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温州Java大数据培训哪家好

自增和自减是单目运算符,可以放在操作元之前,也可以放在操作元之后。操作元*须是一个整型或浮点型变量。自增、自减运算符的作用是使变量的值增1或减1。放在操作元前面的自增、自减运算符,会先将变量的值加1或减1,然后再使该变量参与表达式的运算。放在操作元后面的自增、自减运算符,会先使变量参与表达式的运算,然后再将该变量的值加1或减1。

Java大数据课程内容

适合学员:提升, IT技术提升
使用教材:线下授课
课程简介:课程覆盖 Java 语言基础、JavaEE 深度开发、互联网架构开发、大数据开发、算法数据挖掘分析 等 Java 大数据全栈技术内容,解决学员 Java 大数据学习需求,满足学员**工作所需技术广度。
课程特色:
1.全栈式技术覆盖
2.原理级深度讲解
3.企业级项目实战
4.真实云开发环境
课程详情:
一阶段:JavaSE 阶段
Java发展历程、Java的技术结构、JDK的下载及安装、HelloWorld入门案例。
关键字、标识符、注释、字面量、进制及其换算、变量、数据类型及其转换、运算符、流程控制数组、二维数组、方法。
面向对象与面向过程比较、类与对象的关系、成员变量与局部变量、构造方法this 关键字、代码块。面向对象的特征(封装、继承、多态)、super关键字、权限修饰符、方法的重写static、final、abstract接口、内部类、包、垃圾分代回收机制
object.String、Pattern、包装类、Math、BigDecimal、Date、Calendar。
异常、集合、Map、泛型、迭代器、比较器。
Io、线程、套接字。
反射、注解、断言。
jm内存大小调节、常见回收机制。
接口中的默认方法、Lambda表达式,函数式接口、时间包。
版本控制概念、Git发展历史、Git安装配置、Git版本库管理、Git版本控制、Git远程仓库、Git分支管理、Git标签管理、码云介绍。
第二阶段 :JavaWeb 阶段(EasyMall 项目贯穿)
XML
HTML/Css
JavaScript
Jquery
MySql
JDBC
Tomcat/HTTP
Servlet
Cookie/Session
JSP/EL表达式JSTL标签库
MVC 设计模式 / 三层架构
过滤器 / 监听器
JavaWeb *开发技术
数据库*开发技术
EasyMall 项目开发
第三阶段 :JavaEE 框架阶段(EasyMall 项目贯穿)
Spring
SpringMVC
MyBatis
EasyMall项目重构及开发
Springboot
SpringBoot重构EasyMall项目
第四阶段 :大数据互联网架构阶段(EasyMall 项目贯穿)
Linux
云平台使用
Redis 与 SpringBoot整合
Mycat 与 SpringBoot整合
Rabbitmq与SpringBoot整合
lucene
ElasticSearch与SpringBoot整合
爬虫
Ngnix
Easymall 项目整合
SpringCloud 微服务整合
第五阶段 :大数据框架阶段
大数据 java 加强
Hadoop
Flume
Hive
Hbase
Zebra 项目
Storm
Kafka
分布式编程思想
网站流量分析项目
SCALA
SPARK
推荐系统项目
Python 语言及爬虫
数据可视化
第五阶段 :大数据框架阶段
大数据 java 加强
Hadoop
Flume
Hive
Hbase
Zebra 项目
Storm
Kafka
分布式编程思想
网站流量分析项目
SCALA
SPARK
推荐系统项目
Python 语言及爬虫
数据可视化
统计学基础
R 语言基础
回归模型
正则化模型
决策树模型
判别模型
聚类模型
贝叶斯模型
SVM 模型

推荐系统模型

主流Java编程工具

今天,事实是,你不能成为一个样样都懂的人(杂而不精)。你*须选择你要掌握的工具。有时这是由工作的环境决定的,但是按照下面说的去做也是一个很好的选择:

构建工具:Maven或Gradle。

SCM:Git(不是GitHub。大不相同)。

构建自动化:Jenkins。

IDE:Netbeans或Eclipse——不仅用于编写代码,而且还从IDE中重构和调试代码。我遇到了很多没有如何从他们较喜欢的IDE调试的开发人员。

Bug跟踪:Bugzilla或Jira。


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